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从局部到区域分层的乳腺病理图像有丝分裂检测
1
作者
蔡玉
唐奇伶
刘子仪
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期687-697,共11页
统计乳腺癌组织学图像中有丝分裂细胞的数量是乳腺癌分级和预后的重要诊断依据。目前有丝分裂细胞计数主要由病理学家手工进行,是一项费时费力的任务。为解决这一具有挑战性的有丝分裂细胞检测问题,本研究提出了一种从局部到区域分层的...
统计乳腺癌组织学图像中有丝分裂细胞的数量是乳腺癌分级和预后的重要诊断依据。目前有丝分裂细胞计数主要由病理学家手工进行,是一项费时费力的任务。为解决这一具有挑战性的有丝分裂细胞检测问题,本研究提出了一种从局部到区域分层的乳腺癌病理学图像有丝分裂检测方法。框架整体由两阶段构成,第一阶段为细胞定位网络,从整切片图像中筛查、定位候选的有丝分裂细胞图像块,同时引入深监督机制与解耦的检测头来提升性能;第二阶段为有丝细胞验证网络,负责对大量的候选细胞图像块进一步细化分类,使用基于图注意机制的上下文融合网络,通过整合大范围的区域特征来调节局部中心块的原有响应,从而得到更准确分类结果。在ICPR MITOSIS 2014、ICPR MITOSIS 2012和TUPAC16数据集上分别使用960、35和649个高倍视野图像(HPF)作为训练集,240、15和7个HPF作为测试集,分别取得0.676、0.809和0.797的F-Score,其中召回率均取得了最优结果,分别为0.878、0858、0.875。所提出的有丝分裂自动检测方法能够高效的检测病理切片中的癌细胞,具有良好的临床应用价值。
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关键词
有丝分裂检测
深监督
图像块学习
图注意网络
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职称材料
一种基于块稀疏贝叶斯学习的压缩图像融合算法
被引量：
3
2
作者
刘哲
顾淑音
+1 位作者
南炳炳
李强
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期1365-1369,共5页
针对自然信号、图像中的丰富时序结构会影响基于多观测向量的压缩图像融合算法性能,基于块稀疏贝叶斯学习,构造了一种新的压缩图像融合算法.该算法采用概率性方法,利用正定矩阵模型化数据间的时序结构对图像中的时序结构进行建模,并将...
针对自然信号、图像中的丰富时序结构会影响基于多观测向量的压缩图像融合算法性能,基于块稀疏贝叶斯学习,构造了一种新的压缩图像融合算法.该算法采用概率性方法,利用正定矩阵模型化数据间的时序结构对图像中的时序结构进行建模,并将其统一在多观测向量模型中,进而通过贝叶斯规则和对超参量的估计,获取原始图像数据的最大后验估计.为验证该算法的有效性,对其进行了图像融合实验.仿真实验结果表明,与单观测向量模型下的压缩图像融合算法相比,所提出算法能有效降低所需的采样数量,且对多类图像都表现出更优的融合效果.
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关键词
压缩感知
压缩图像融合
块稀疏贝叶斯学习
多观测向量模型
时序结构
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职称材料
题名
从局部到区域分层的乳腺病理图像有丝分裂检测
1
作者
蔡玉
唐奇伶
刘子仪
机构
中南民族大学生物医学工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期687-697,共11页
基金
中南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金(CZY22014)。
文摘
统计乳腺癌组织学图像中有丝分裂细胞的数量是乳腺癌分级和预后的重要诊断依据。目前有丝分裂细胞计数主要由病理学家手工进行,是一项费时费力的任务。为解决这一具有挑战性的有丝分裂细胞检测问题,本研究提出了一种从局部到区域分层的乳腺癌病理学图像有丝分裂检测方法。框架整体由两阶段构成,第一阶段为细胞定位网络,从整切片图像中筛查、定位候选的有丝分裂细胞图像块,同时引入深监督机制与解耦的检测头来提升性能;第二阶段为有丝细胞验证网络,负责对大量的候选细胞图像块进一步细化分类,使用基于图注意机制的上下文融合网络,通过整合大范围的区域特征来调节局部中心块的原有响应,从而得到更准确分类结果。在ICPR MITOSIS 2014、ICPR MITOSIS 2012和TUPAC16数据集上分别使用960、35和649个高倍视野图像(HPF)作为训练集,240、15和7个HPF作为测试集,分别取得0.676、0.809和0.797的F-Score,其中召回率均取得了最优结果,分别为0.878、0858、0.875。所提出的有丝分裂自动检测方法能够高效的检测病理切片中的癌细胞,具有良好的临床应用价值。
关键词
有丝分裂检测
深监督
图像块学习
图注意网络
Keywords
mitosis
detection
deep
supervision
image
block
learning
graph
attention
networks
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
一种基于块稀疏贝叶斯学习的压缩图像融合算法
被引量：
3
2
作者
刘哲
顾淑音
南炳炳
李强
机构
西北工业大学理学院
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期1365-1369,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61071170)资助
文摘
针对自然信号、图像中的丰富时序结构会影响基于多观测向量的压缩图像融合算法性能,基于块稀疏贝叶斯学习,构造了一种新的压缩图像融合算法.该算法采用概率性方法,利用正定矩阵模型化数据间的时序结构对图像中的时序结构进行建模,并将其统一在多观测向量模型中,进而通过贝叶斯规则和对超参量的估计,获取原始图像数据的最大后验估计.为验证该算法的有效性,对其进行了图像融合实验.仿真实验结果表明,与单观测向量模型下的压缩图像融合算法相比,所提出算法能有效降低所需的采样数量,且对多类图像都表现出更优的融合效果.
关键词
压缩感知
压缩图像融合
块稀疏贝叶斯学习
多观测向量模型
时序结构
Keywords
Compressed
sensing
Compressive
image
fusion
block
sparse
Bayesian
learning
Multiple
measurement
vectors
Temporal
structure
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
从局部到区域分层的乳腺病理图像有丝分裂检测
蔡玉
唐奇伶
刘子仪
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
一种基于块稀疏贝叶斯学习的压缩图像融合算法
刘哲
顾淑音
南炳炳
李强
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
3
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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