色彩解卷积应用于HER2组织病理图像的域适应
图像与视频处理
2023-05-15 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
乳腺癌早期检测对改善患者预后至关重要。加泰罗尼亚卫生研究所（ICS）启动了DigiPatICS项目，以开发并部署人工智能算法辅助癌症诊断。本文针对乳腺癌组织HER2染色组织病理图像中的颜色归一化问题，将其建模为风格迁移问题，提出一种新解决思路。我们结合色彩解卷积技术与Pix2Pix GAN网络，给出一种校正不同HER2染色品牌间颜色差异的新方法。该方法侧重于在变换后图像中保持细胞的HER2评分，这对HER2分析至关重要。结果表明，我们的最终模型在保持变换图像中细胞类别方面优于最先进的图像风格迁移方法，并在生成逼真图像方面与之同样有效。
引用
@article{arxiv.2305.07404,
title = {Color Deconvolution applied to Domain Adaptation in HER2 histopathological images},
author = {David Anglada-Rotger and Ferran Marqués and Montse Pardàs},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.07404},
year = {2023}
}