hematoxylin and eosin | BriefGPT

关键词hematoxylin and eosin

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利用预训练模型进行 FF 到 FFPE 组织病理图像翻译
使用预训练扩散模型的 Diffusion-FFPE 方法，能够将 FF 图像转化为 FFPE 样式，从而改善用于诊断目的的图像质量。
PDF8 days ago
AAAI基于深度学习的乳腺癌肿瘤和免疫表型的组织病理预测
通过应用多实例学习算法和不同的特征提取方法，该研究对乳腺癌的初级肿瘤进行多重描述，以测量肿瘤和免疫表型，为开发计算病理学标志物提供了潜力。
PDF2 months ago
基于深度学习的前列腺癌全切片图像微卫星不稳定性预测器的开发和验证
我们开发和验证了一个基于人工智能的 MSI-H 诊断模型，该模型在大规模真实世界的常规 H&E 标本中进行了泛化，并有效应用于外部染色和扫描样本以及独立验证队列，有潜力将前列腺癌患者引向免疫疗法，并鉴定 Lynch 综合征次要的 MSI-H
PDF9 months ago
DeepSMILE: 自监督异质感知多实例学习用于基于 H&E 全切片图像的 DNA 损伤响应缺陷分类
提出了 DeepSMILE，一个深度学习弱标签学习方法，用于需要分析 Hematoxylin 和 Eosin 染色的肿瘤细胞的 WSI，无需像素级或瓦片级注释，使用自监督预训练和异质性感知的深度多实例学习进行学习，用于 HRD 和 MSI
PDF3 years ago
基于 GAN 的虚拟染色：全切片图像分析的有希望解决方案
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。
PDF5 years ago
深度学习在乳腺癌组织学分类中的应用
本研究利用深度学习方法，通过提取细胞核密度区域进行分类，通过 fine-tuning 原始的 Inception-v3 卷积神经网络，从而达到了对四种类型的 H&E 染色乳腺组织图像进行分类，并获得了高达 85% 的整体精确度和 93% 的
PDF6 years ago
利用基于深度学习的评估肿瘤相关基质来诊断组织病理学图像中的乳腺癌
使用卷积神经网络分析乳腺癌患者的肿瘤相关基质来诊断，该系统在处理了 646 例乳腺组织活检标本后被证明具有较强的诊断能力，达到了 0.92 的 ROC 曲线下面积。
PDF7 years ago