BCI：基于金字塔 Pix2pix 的乳腺癌免疫组化图像生成
图像与视频处理
2022-05-11 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
人表皮生长因子受体 2（HER2）表达的评估对于制定精确的乳腺癌治疗方案至关重要。HER2 的常规评估采用免疫组化技术（IHC）进行，其成本非常高昂。因此，我们首次提出一个乳腺癌免疫组化（BCI）基准，试图利用配对的苏木精-伊红（HE）染色图像直接合成 IHC 数据。该数据集包含 4870 对配准图像对，涵盖多种 HER2 表达水平。基于 BCI，作为次要贡献，我们进一步构建了金字塔 pix2pix 图像生成方法，其取得了优于其他当前流行算法的 HE 到 IHC 的翻译结果。大量实验表明，BCI 对现有图像翻译研究提出了新挑战。此外，BCI 也为未来基于合成 IHC 图像的 HER2 表达评估病理学研究打开了大门。BCI 数据集可从 https://bupt-ai-cz.github.io/BCI 下载。
引用
@article{arxiv.2204.11425,
title = {BCI: Breast Cancer Immunohistochemical Image Generation through Pyramid Pix2pix},
author = {Shengjie Liu and Chuang Zhu and Feng Xu and Xinyu Jia and Zhongyue Shi and Mulan Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.11425},
year = {2022}
}
备注
Accepted by CVPR2022 Workshop