从组织病理学图像合成生成三维癌细胞模型
图像与视频处理
2021-02-09 v2 计算机视觉与模式识别
定量方法
摘要
从组织病理学图像合成生成三维细胞模型旨在增进对细胞突变及癌症进展的理解，而这正是临床评估与最优治疗所必需的。基于染色组织连续切片配准的经典重建算法易出错，且常不适用于三维分割算法的训练。我们提出一种新颖框架，基于生成器-判别器模式优化受约束特征，通过利用生物标本典型的平滑形状连续性、经 Blender 接口构建三维模型，从而生成合成三维组织学模型。为捕捉整个细胞簇的空间上下文，我们部署了一种新颖的深度拓扑变换器，其对细胞群图像实施注意力机制以提取特征供冻结特征解码器使用。所提算法取得了较高的定量与定性合成质量，在如低 Frechet-Inception 分数等对比评价指标中得以体现。
引用
@article{arxiv.2101.11600,
title = {Synthetic Generation of Three-Dimensional Cancer Cell Models from Histopathological Images},
author = {Yoav Alon and Xiang Yu and Huiyu Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.11600},
year = {2021}
}
备注
For submission in MICCAI2021