基于 StarDist 的组织病理学图像细胞核实例分割与分类
计算机视觉与模式识别
2022-08-22 v3
摘要
细胞核的实例分割与分类是计算病理学中的一项重要任务。我们展示了最初为荧光显微镜开发的深度学习细胞核分割方法 StarDist 可以被扩展并成功应用于组织病理学图像。我们在 Lizard 数据集上进行了实验，并参加了 2022 年结肠细胞核识别与计数（CoNIC）挑战赛，我们的方法在初步与最终测试阶段的分割与分类任务上均位居排行榜首位，从而证实了这一点。
引用
@article{arxiv.2203.02284,
title = {Nuclei instance segmentation and classification in histopathology images with StarDist},
author = {Martin Weigert and Uwe Schmidt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.02284},
year = {2022}
}