低分辨率扫描病理图像的多尺度超分辨率生成
图像与视频处理
2021-08-03 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
背景。数字病理学在现代病理学中引起了广泛关注。数字化的关键是以高倍率扫描全切片图像（WSI）。倍率越大，WSI 提供的细节越丰富，但扫描时间更长，所得文件大小更大。方法。我们设计了一种以低分辨率（5X）扫描切片的策略，并提出了一种超分辨率方法，以便在诊断时恢复图像细节。该方法基于多尺度生成对抗网络，依次生成 10X、20X 和 40X 三幅高分辨率图像。结果。生成的 10X 至 40X 图像的峰值信噪比分别为 24.16、22.27 和 20.44，结构相似性指数分别为 0.845、0.680 和 0.512，优于其他超分辨率网络。三位病理学家的视觉评分均值与标准差分别为 3.63±0.52、3.70±0.57 和 3.74±0.56，方差分析的 p 值为 0.37，表明生成图像包含足够的诊断信息。Kappa 检验的平均值为 0.99，意味着生成图像的诊断与真实图像高度一致。结论。所提方法可同时从 5X 图像生成高质量的 10X、20X、40X 图像，其中数字化的时间与存储成本可有效降低至原先的 1/64。该方法为数字病理学的低成本存储、更快图像共享提供了更好的替代方案。关键词。数字病理学；超分辨率；低分辨率扫描；低成本
引用
@article{arxiv.2105.07200,
title = {Multi-scale super-resolution generation of low-resolution scanned pathological images},
author = {Kai Sun and Yanhua Gao and Ting Xie and Xun Wang and Qingqing Yang and Le Chen and Kuansong Wang and Gang Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.07200},
year = {2021}
}
备注
27 pages,12 figures