Jul, 2024

发光献艺：巴那科罗染色改进基于人工智能的细胞学口腔癌检测

PDF
TL;DR结合多模态成像和深度融合的方法，该研究旨在提高基于人工智能的口腔癌检测的准确性，通过亚甲基蓝染色液基细胞学刷片的亮场和荧光显微镜成像分析，证实荧光成像提供了重要的诊断信息，并且多模态融合方法提高了单模态方法的分类和癌症检测准确性，其中 Co-Attention Fusion Network（CAFNet）模型在测试中表现优秀，F1 分数达到 83.34％，准确率为 91.79％，超越了人类的表现，进一步测试显示对图像配准的精确性优化有助于优化多模态分析的效果，这项研究通过结合深度学习和多模态成像推动了细胞病理学的发展，提高了口腔癌的早期非侵入性检测的准确性，改进了诊断精度和临床工作流程，并且该研究开发的流程也适用于其他细胞学领域。
oral cancermultimodal imagingdeep fusioncytological analysisai-based detection
发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的自动荧光虚拟组织染色技术

    本研究使用基于深度学习的生成对抗网络模型，将未标记组织样本的自动荧光图像转化为等效于其染色样本的亮场图像，实现了一种免标记虚拟染色的显微镜图像制作方法，有效节约了组织学检查的时间和成本。

    Mar, 2018

  • 一种利用深度多注意力通道网络的新型框架，用于通过荧光显微镜自动检测转移细胞

    我们开发了一个透明的计算机大规模成像框架，可以区分正常和转移的人类细胞。该方法依赖于荧光显微镜图像，显示正常和转移的单个细胞中肌动蛋白和微丝蛋白丝的空间组织，并结合多重关注通道网络和全局可解释技术。通过深度学习网络和新的多重关注通道架构，我们对网络的可解释性进行了增强，并开发了一种可解释的全局可解释方法，将细胞图像的加权几何平均值与局部 GradCam 分数进行相关联。通过我们的分析结果，我们首次能够更详细、更具生物学意义地理解由正常细胞转变为侵袭和转移细胞伴随的细胞骨架变化。我们还为未来诊断工具开发铺平了一条可能的空间微米级生物标志物的道路（微丝蛋白的空间分布）。

    Sep, 2023

  • Pathomic Fusion：融合组织学和基因组特征的癌症诊断和预后一体化框架

    本文提出了一种解释性的、端到端的多模态融合策略 —— Pathomic Fusion，它基于组织学图像和基因组学（突变、CNV、RNA-Seq）特征，模型化跨模式的特征交互，并通过基于门控的注意机制控制每个表示的表现力，以提高生存结果预测的准确性，从而有助于其他医学问题的解决。

    Dec, 2019

  • 使用光子吸收遥感显微术进行无标记组织学的自动全层扫描成像

    利用第一代透射式光子吸收遥感显微镜的标签自由组织学平台，以及 pix2pix 实验，全面提高了组织学诊断的效率和疾病诊断的准确性，同时允许光学方法（标签自由的）与传统染色工艺进行对比，应用广泛。

    Apr, 2023

  • 多染色多层卷积网络用于多组织乳腺癌图像分割

    我们提出了一种基于卷积神经网络的多类组织分割模型，通过像素对齐的非线性融合实现了局部和全局视野，能够准确检测各种组织类别，并且对于多种染料和扫描仪具有稳定性。

    Jun, 2024

  • 基于人工智能的组织病理学图像癌症检测和分类：系统综述

    本研究通过系统文献综述，总结了癌症诊断的最新技术，关注了人工智能及其在自动癌症诊断方面的发展，总结了相关文献，并对其局限性提出了新的研究方向。

    Jan, 2022

  • 利用多个实例学习在整个切片图像中找到感兴趣区域

    通过弱监督的多实例学习方法，利用全幅显微镜图像整体癌症表型的预测来探索肿瘤检测和癌基因突变检测，结果显示与参考实现（AUC 0.96）相匹配的新型叠加多实例学习和关注多实例学习（AUC 0.97）对肿瘤和 TP53 突变的检测能力优于其他 AI 架构，并在不同放大级别下显示对形态特征的不同敏感性。

    Apr, 2024

  • 仅使用切片级别标签的临床启发式细胞学全幅图像筛查

    本文提出了一种新颖的自动标签高效 WSI 筛查方法（简称 LESS），用于只具有载玻片级别标签的细胞学诊断，该方法采用 VPU 学习提高 WSI 级别标签的补丁级特征学习的效率，并使用跨注意视觉变换器（CrossViT）融合多尺度补丁级数据并执行 WSI 级分类，实现了自动细胞学膀胱癌筛查。

    Jun, 2023

  • 基于影像标注的潜在扩散模型用于增强组织病理学 AI 辅助癌症诊断

    人工智能基于图像分析在诊断组织病理学方面，尤其是癌症诊断方面具有巨大潜力。为了开发监督式人工智能方法，需要大规模的注释数据集。本研究提出了一种从自动提取的图像特征中构建结构化文本提示的方法。通过在提示中引入图像特征而不仅仅是正常和癌症标签，我们改善了 Fréchet Inception Distance (FID) 的性能，从 178.8 提升到 90.2。我们还表明，病理学家难以检测到合成图像，敏感性 / 特异性的中位数为 0.55/0.55。最后，我们展示了合成数据有效地训练人工智能模型。

    Dec, 2023

  • 从组织病理学图像生成细胞学图像的可行性研究

    通过使用生成模型，如 CycleGAN 和神经风格迁移，将公开可用的乳腺组织学样本转化为合成的细胞学图像，我们研究了医学影像领域中的自动化和深度学习技术的应用，通过测量 FID 和 KID 分数发现所生成的细胞学图像与真实的乳腺细胞学样本非常相似。

    Mar, 2024