多实例学习(MIL)是处理高分辨率图像的常用方法,通过对一组对象(即多个较小的图像块集)进行分类。然而,这种处理通常是在单一尺度(例如,20×放大倍数)下进行的,忽视了跨尺度信息,而这种信息对病理医生的诊断至关重要。在本研究中,我们提出了一种新颖的跨尺度多实例学习算法,明确地将跨尺度关系整合到单一的MIL网络中...
Title题目Cross-scale multi-instance learning for pathological image diagnosis用于病理图像诊断的跨尺度多实例学习01文献速递介绍病理学是诊断炎症性肠病(如克罗恩病)的金标准(Gubatan等,2021;Yeshi等,2020)。在当前的临床实践中,病理学家通过显微镜观察多尺度的形态模式(Bejnordi等,2017),这一过程非常繁琐。随着全...
图像分析病理诊断是一种通过显微镜观察组织、细胞或细胞器等结构进行定量或半定量分析的方法,主要用于肿瘤的鉴别和良恶性鉴定。这种方法弥补了传统病理形态学观察的定性不足,提供了更为精确和客观的定量标准。在肿瘤病理学中,图像分析技术常用于核形态参数测定、DNA倍体测定和显色反应定量等。由于其高准确性和权威性,病...
1 基于深度学习的乳腺病理图像诊断方法研究 1.1 乳腺病理图像的多尺度特征提取 病理图像存在染质稀疏、背景杂斑干扰、表观多样的缺陷,导致深度学习模型对复杂特征的提取效果较差,而目前多尺度特征融合能够捕获不同尺度下的特征信息,对于密集预测任务而言是必不可少的[11]。多尺度特征融合是通过采用相加、最大值与拼...
病理系统作为病理诊断设备的后处理系统,完成对PAL、NTSC等视频信号或数码相机输出端的病理图像的获取、显示、存贮、传送和管理,实现了病理科各种病理图像数字化,使病理诊断更加精确、快捷,提高了教学质量,增强了科学研究的效率。 病理系统架构和业务流程 病理科内部的业务流...
华中科技大学凃巍教授、陆枫教授等,提出了医学图像分割模型M2CF-Net,通过融合多分辨率和多尺度的图像识别技术,该方法能够准确识别干燥综合征患者病理图像中的淋巴细胞聚集灶,帮助医生做出更快速、更准确的诊断。 口干、眼干、皮肤干,每天伴有不...
Chaoyang 数据集是一个用于分类的病理图像数据集,专注于结肠癌的诊断。数据集来自于首都医科大学附属北京朝阳医院的结肠切片图像,图像在20倍物镜下扫描得到。该数据集共包含多种类别的病变,包括正常、锯齿状病变、腺癌和腺瘤。数据集一共包含6160张图像,训练集和测试集分别包含4,021和2,139图像。数据集中包含了现实场...
在医学图像的分析领域中,病理学图像分析和诊断技术一直是研究的重点,因为病理学图像对于疾病的诊断和治疗至关重要。 病理学图像,主要是指病人的组织样本制备后在显微镜下的图像。虽然人眼是一个非常强大的图像处理器,但是在复杂的情况下,如癌症组织的分类和分级等方面,医生还需要使用数字图像分析和计算机辅助诊断(CAD)...
病理图像分析和医学诊断是通过对病理样本、生物组织和液态生物组织进行观察和分析,以评估患者患病状态的一种科学方法。病理图像分析是通过对病理学图像的分析来评估患者是否患有癌症或其他疾病。医学诊断是在得到病理图像分析结果的基础上,综合患者的临床表现、检查结果等进行分析诊断的一种方法。 本文将会介绍病理图像分析...