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H&E Images
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新的主动学习框架大幅降低组织病理学标注成本
研究人员开发了SHAL（Slide-level Hybrid Active Learning），一个新颖的框架，旨在显著降低组织病理学图像分割深度学习模型的标注负担。这种患者级别的（patient-level）方法通过改进不确定性估计、与切片级别（slide-level）标注工作流程保持一致，并显式管理类别不平衡，来解决现有主动学习方法的局限性。SHAL集成了前景感知（foreground-aware）、阶段自适应（stage-ada…
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AI从H&E前列腺活检图像生成IHC染色
研究人员开发了一种深度学习模型，能够从前列腺活检的标准苏木精和伊红（H&E）图像生成免疫组织化学（IHC）染色模式。该方法使用条件生成对抗网络（cGAN），该网络在配对的H&E和PIN-4 IHC图像数据集上进行训练。生成的图像准确地捕捉了诊断相关的染色模式，解决了当前H&E形态学和IHC信号之间空间错位的问题。