本文提出了一种两阶段有深度集成分类模型的有机物卷积神经网络（CNN）检测框架，以便于减轻图像色彩变化对细胞检测的影响，并使用标准化和数据增广来辅助模型训练，旨在自动定位有丝分裂的细胞。该模型在 MIDOG 挑战初步测试集中获得了 0.7550 的 F1 得分。

Aug, 2021

本研究介绍了自动图像分析在乳腺肿瘤组织分析中的应用，通过分析 AMIDA13 数据集和 11 种不同的算法，提出了一种性能可与病理学家间交互的标准相媲美的图像分析算法。

Nov, 2014

该研究结合 3D 量化相位成像技术和非监督生成对抗网络管道，将未修改的厚组织的 qOBM 相位图像映射到类似于 H＆E 的 vH＆E 图像。这种有望显著节省肿瘤筛查、检测、治疗指导等时间、费用和人力的深度学习 qOBM 方法能够为组织病理学的新工作流程提供新的可能性。

Jun, 2023

癌症组织中，有丝分裂计数与肿瘤增殖、预后不良和药物抵抗有关。我们采用卷积神经网络（CNN）来降低病理学家之间有丝分裂计数的主观性，并结合视觉特征和自然语言，将有丝分裂检测任务转化为图像描述任务和视觉问答任务，以提高检测准确性。通过与基线模型在 9,501 个有丝分裂图像和 11,051 个难以表征的负例图像（非有丝分裂图像）上的比较，证明了我们方法的有效性。

Oct, 2023

本文评估和比较不同算法的性能表现，针对临床用途中的整张切片扫描仪领域差异问题，提出和评估了一种扫描器不可知的有助于病理学家判读分级的异常分裂细胞检测算法。

Apr, 2022

通过研究利用 MelanA 和 H&E 染色组织切片的深度学习支持系统，我们发现 MelanA 分类器与基准 H&E 分类器表现相似，可以通过多染色分类进一步提高性能，为病理学家的临床工作提供帮助。

Sep, 2023

StainDiffuser 是一种新颖的多任务双扩散架构，用于通过有限的训练预算实现虚拟染色，能同时训练细胞特异性的免疫组织化学染色和基于 HE 的细胞分割。

Mar, 2024

本文提出了一种基于条件 CycleGAN 网络的方法，将 H＆E 染色图像转换为 IHC 染色图像，实现同一切片的虚拟 IHC 染色，并展示了该方法在图像转换方面的优越性。

Jan, 2019

利用概率扩散模型，根据有关有丝分裂的标签条件合成细胞核斑块，进而生成一系列模拟图像，用于识别与有丝分裂相关的不同图像特征，如细胞质颗粒度、核密度、核不规则性以及核与细胞体之间的高对比度，提供病理学家解释和传达识别有丝分裂特点的新工具。

Oct, 2023

本研究旨在开发一种自动计数血管壁动脉粥样硬化斑块细胞的方法，并使用弱监督学习方法训练 HoVer-Net 模型来检测荧光图像中的细胞核，并使用熵最小化损失函数来提高该模型在周围未标记区域的预测置信度。

Jul, 2022