基于Transformer与距离图谱的泛癌细胞核图像分割OACSTPCD
Segmentation of nuclei in pan-cancer images via Transformer and distance map
肿瘤细胞的密度、核质比和平均尺寸等指标对癌症的分级和预后有重要的意义.在计算病理学中,细胞核分割是肿瘤微环境分析的基础.通过对分割结果进行统计分析,对新的肿瘤标记物的探索有重大的意义.病理图像背景下的细胞核形态不规则,细胞核染色不均匀,且细胞核边缘之间存在黏连的问题,而现有的深度学习算法在细胞核主体分割正确的情况下,边缘的分割错误不会对总体的损失造成太大的影响,黏连的细胞核很容易被当作同一个分割目标.为了解决细胞核重叠问题,本文提出一种基于Tra…查看全部>>
Indices such as tumor cell density,nucleocytoplasmic ratio,and average size have important implications for cancer grading and prognosis.Therefore,segmentation of nuclei is the fundamental prerequisite for tumor micro-environment analysis in computational pathology.Additionally,the exploration of new tumor markers is of great sig-nificance through statistical analysis of segmentation results.However,the morphology of nuclei in the background of pathological …查看全部>>
鲁浩达;梁实;顾松;王向学;徐军
南京信息工程大学 自动化学院/智慧医疗研究院,南京,210044南京信息工程大学 自动化学院/智慧医疗研究院,南京,210044南京信息工程大学 自动化学院/智慧医疗研究院,南京,210044南京信息工程大学 自动化学院/智慧医疗研究院,南京,210044南京信息工程大学 自动化学院/智慧医疗研究院,南京,210044
计算机与自动化
深度学习病理图像细胞核分割Transformer多头自注意力距离图谱
deep learningpathological imagenuclei segmentationTransformermulti-head self-attentiondistance map
《南京信息工程大学学报》 2024 (1)
基于多组学融合的人工智能辅助乳腺癌精准诊疗系统建设与应用模式研究
66-75,10
国家自然科学基金(U1809205,62171230,92159301,62101365,61771249,91959207,81871352)
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