组织病理学中免疫组化生物标志物引导的图像检索
图像与视频处理
2023-12-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
医疗从业者使用多种诊断检测以作出可靠诊断。传统上，苏木精-伊红（H&E）染色玻璃切片用于癌症诊断与肿瘤检测。然而近来，当仅用H&E切片难以确定肿瘤亚型时，病理学家可要求多种免疫组化（IHC）染色切片以检视并确认诊断。深度学习（DL）近期在图像搜索引擎中提取组织区域特征方面备受关注，这些区域可能是也可能不是诊断目标区域。该方法通常未能捕捉对应于组织病理学图像中恶性或异常内容的高层模式。本工作中，我们提出一种受病理学家工作流启发的目标图像检索方法，其在可用时可利用多幅IHC生物标志物图像的信息。这些IHC图像可被对齐、滤波并合并以生成复合生物标志物图像（CBI），进而可用于生成注意力图以引导搜索引擎进行局部化检索。实验中我们观察到，IHC引导的图像搜索引擎比无IHC引导的常规（即仅H&E）搜索引擎能更准确地检索相关数据。此外，此类引擎也能通过多数投票准确判定亚型。
引用
@article{arxiv.2304.12424,
title = {Immunohistochemistry Biomarkers-Guided Image Search for Histopathology},
author = {Abubakr Shafique and Morteza Babaie and Ricardo Gonzalez and H. R. Tizhoosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.12424},
year = {2023}
}