基于涂鸦的快速弱监督与交互式修正方法用于全切片图像分割
计算机视觉与模式识别
2024-02-14 v1
摘要
本文提出了一种动态交互式弱监督分割方法，通过最少的用户交互来解决全切片组织病理学图像分割中的两个主要挑战。首先，缺乏用于训练算法的手工标注数据集。其次，缺乏支持病理学家与机器之间对话的交互范式，这可能是临床常规应用的主要障碍。因此，我们提出了一种快速且面向用户的方法来弥合这一差距，使病理学家能够控制最终结果，同时限制获得良好结果所需的交互次数（仅需 4 条修正涂鸦即可在所有指标上达到 90% 以上）。
引用
@article{arxiv.2402.08333,
title = {Scribble-based fast weak-supervision and interactive corrections for segmenting whole slide images},
author = {Antoine Habis and Roy Rosman Nathanson and Vannary Meas-Yedid and Elsa D. Angelini and Jean-Christophe Olivo-Marin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.08333},
year = {2024}
}