digital histopathology | BriefGPT

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一个分层 Transformer 编码器提高肝细胞癌全幻灯片图像的整个肿瘤分割
本文提出了一种具有层次 Transformer 编码器的先进深度学习体系结构 HiTrans，用于全数字肝细胞癌（HCC）WSI 图像的新生物分割，它可以编码和解码更大的感受野的补丁，并学习全局依赖关系，从而实现比现有技术更好的分割性能。
PDFa year ago
基于点监督的半监督细胞识别
本文提出了一种适用于端到端 PCR 模型的半监督点基细胞识别（SSPCR）框架，该框架利用伪标签和共同教学策略来提高细胞识别的准确性，速度和健壮性。
PDFa year ago
组尺度旋转等变 UNet 用于组织病理学图像分割
本论文提出了基于尺度空间理论的比例等变 UNet（SEUNet）进行数字组织病理学图像分割，实验结果表明该方法在训练参数更少的情况下优于其他方法。
PDFa year ago
hist2RNA：由乳腺癌组织病理学图像预测基因表达的有效深度学习架构
利用数字组织病理学图像和深度学习，通过一个新的计算方法 (hist2RNA) 来预测含有 138 个基因的新型分子表型检测结果，包括腺激素受体阳性的乳腺癌亚型，并能为患者的术后治疗提供良好预测。
PDFa year ago
RandStainNA: 利用染色增强和标准化实现组织学切片无关染色特征学习
通过 RandStainNA 方案，将 stain normalization (SN) 和 stain augmentation (SA) 相结合，以训练无差别染色的深度学习模型，从而提高数字组织病理学分析中的泛化能力。
PDF2 years ago
数字病理学的自监督对比学习
本文介绍一种使用 SimCLR 方法进行自监督学习的无监督学习方法，该方法在数字病理学数据集上的预训练在多项下游任务中优于在 ImageNet 上预训练的网络，F1 平均分提高了 28% 以上。
PDF4 years ago