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[IEEE 2018年智能信息学与生物医学科学国际会议（ICIIBMS）- 泰国曼谷（2018.10.21-2018.10.24）] 2018年智能信息学与生物医学科学国际会议（ICIIBMS）- 用于组织学图像有丝分裂检测的多尺度深度神经网络

DOI：10.1109/ICIIBMS.2018.8549967 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 乳腺癌图像中的有丝分裂象检测对评估肿瘤侵袭性具有重要作用。目前临床环境下，病理学家需在超显微镜下观察玻片上的多个高倍视野（HPF），这一过程极其繁琐耗时。自动有丝分裂检测方法的开发迫在眉睫，但也面临尺度不变性、数据不足、染色不当及样本类别不平衡等难题，这些限制阻碍了组织病理学图像自动分析的临床应用。本文提出一种自动领域无关的深度多尺度融合全卷积神经网络（MFF-CNN）用于苏木精-伊红（H&E）染色图像的有丝分裂检测。该模型通过融合多层级、多尺度特征及上下文信息实现精准计数，并采用多步微调策略降低训练过拟合。此外，通过染色归一化处理染色欠佳的H&E图像并结合自动化策略高效构建训练样本集。在公开MITOS-ATYPIA-14挑战数据集上的初步验证表明本方法具有有效性，在保持可接受检测速度的同时，其检测精度优于其他先进方案。
作者： Tasleem Kausar，MingJiang Wang，Boqian Wu，Muhammad Idrees，Benish kanwal
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种自动、与领域无关的深度多尺度融合全卷积神经网络（MFF-CNN），用于苏木精-伊红（H&E）染色图像中的有丝分裂检测，以评估乳腺癌肿瘤的侵袭性。

研究成果

与其它最先进技术相比，所提出的MFF-CNN模型在检测精度方面表现更优，同时保持了可接受的检测速度。未来工作包括开发适用于多数据集的自适应模型，以及在有丝分裂检测任务中应用无监督学习方法。

研究不足

该研究面临尺度不变性、数据不足、图像染色不当以及样本类别不平衡等挑战，这些因素可能限制自动组织病理学图像分析在临床实践中的应用。

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