DeReStainer：通过解耦染色通道进行H
本文介绍了乳腺癌免疫组化图像生成挑战赛，旨在探索深度学习技术在病理图像生成领域的新思路并促进研究。我们进一步分析了该领域的当前限制并预测了未来的发展。发放的数据集和挑战将希望能激发更多学者共同研究更高质量的免疫组化染色图像的生成。
May, 2023
通过使用机器学习方法和数字病理学，本研究建立了一个大规模数据集（185,538张图像），通过可靠的Ki67、ER、PR和HER2状态测量结果，验证了基于ViT的标准流水线能够在正确的标注协议下达到大约90%的预测性能，同时揭示了训练分类器定位相关区域的能力，为未来改进本领域的本地化工作提供了启示。
Aug, 2023
通过将形态学特定的免疫组织化学染色分解成免疫荧光（IF）图像中的分离图像通道，我们提出了一种新颖的方法来生成模拟免疫组织化学（IHC）图像，该方法在定性和定量上优于基准方法，并通过在创建的模拟数据集上训练细胞核分割模型得到证明。
Mar, 2024
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
该论文介绍了HEMIT数据集，它是第一个公开提供细胞级对齐的数据集，可用于将HE和mIHC图像进行转换，论文还提出了一种新的双分支生成器架构，使用残差卷积神经网络和Swin Transformer，取得了优于其他流行算法的结果，在关键指标上表现出最高的得分，标志着染色转化任务领域的新标杆。
Mar, 2024
路径学语义保持学习方法 (PSPStain) 提出了两种新颖的学习策略：1) 以蛋白质感知为中心学习的策略（PALS），通过焦点光密度（FOD）图维持蛋白质表达水平的一致性，即代表分子级语义信息；2) 原型一致学习策略（PCLS），通过原型一致性学习增强图像间的语义互动。PSPStain 在两个公共数据集上评估了其性能，使用了五个指标：三个与临床相关的指标和两个与图像质量相关的指标。大量实验证明，PSPStain 胜过当前最先进的 H&E-to-IHC 虚拟染色方法，并展示了真实和虚拟染色分期之间的高度病理学相关性。
Jul, 2024
本研究解决了传统免疫组织化学染色方法在检测三级淋巴结构(TLSs)中的局限，提出了一种新颖的掩膜引导对抗转移学习方法，用于虚拟病理染色。研究表明，VIPA-Net显著提高了在H
Aug, 2024