基于神经颜色迁移的血细胞学切片染色均衡化
图像与视频处理
2024-09-12 v1
摘要
深度学习广泛用于病理图像分析，但图像属性的差异性可能限制模型的有效性。本研究旨在开发一种方法，将训练集中存在的变异性传递至未见图像，从而提高模型进行准确推断的能力。训练YOLOv5用于外周血和骨髓样本图像，并采用神经颜色迁移技术以实现不变性。结果表明，在进行色彩均衡化后，对未经训练样本的白细胞检测精度显著提升，凸显了基于深度学习的均衡化技术在推断鲁棒性方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2409.06742,
title = {Stain Normalization of Hematology Slides using Neural Color Transfer},
author = {M. Muneeb Arshad and Hasan Sajid and M. Jawad Khan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.06742},
year = {2024}
}