结直肠癌细胞核识别与计数挑战的标准化流程
图像与视频处理
2022-03-22 v2 计算机视觉与模式识别
定量方法
摘要
细胞核分割与分类是计算病理学的必要步骤。华威大学 TIA 实验室针对结直肠癌 H&E 染色组织病理学图像组织了细胞核分割与分类挑战赛（CoNIC），包含两项高度相关的任务：细胞核分割与分类任务以及细胞组成任务。在该挑战赛中我们必须应对若干障碍：1）训练样本有限；2）颜色变异；3）标注不平衡；4）各类别间形态外观相似。为应对这些挑战，我们提出一种集成多个可插拔组件的标准化流程用于细胞核分割与分类。首先，我们构建了基于 GAN 的模型自动生成伪图像以进行数据增强。随后我们训练了自监督染色归一化模型以解决颜色变异问题。接着我们构建了带有代价敏感损失的基线模型 HoVer-Net，以促使模型更多关注少数类别。根据排行榜结果，我们提出的流程在初步测试阶段取得了 0.40665 mPQ+（第 49 名）和 0.62199 r2（第 10 名）。
引用
@article{arxiv.2203.00171,
title = {A Standardized Pipeline for Colon Nuclei Identification and Counting Challenge},
author = {Jijun Cheng and Xipeng Pan and Feihu Hou and Bingchao Zhao and Jiatai Lin and Zhenbing Liu and Zaiyi Liu and Chu Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.00171},
year = {2022}
}