本研究では、自動的な仮想組織染色画像の品質評価と幻覚検出のためのAQuAフレームワークを提案した。
まず、腎臓と肺の組織サンプルを用いて、良好な染色と不良な染色を生成する仮想染色モデルを構築した。次に、AQuAネットワークを設計し、仮想染色-自家蛍光の反復的な変換を利用して、仮想染色画像の品質を自動的に評価した。
AQuAは、化学染色の基準画像を必要とせずに、仮想染色画像の品質と信頼性を高精度に評価できることが示された。腎臓と肺の組織サンプルを用いた実験では、AQuAが99.8%の高精度で仮想染色画像の品質を判別できることが確認された。さらに、AQuAは病理医の判断を上回る性能を示し、特に、病理医では見逃してしまう「現実的な幻覚」を正確に検出できることが明らかになった。
AQuAは、仮想染色に関連する様々な画像生成・変換タスクの信頼性向上に貢献できると期待される。また、化学染色を必要としない自動品質評価ツールとして、デジタル病理学分野での活用が期待される。
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by Luzhe Huang,... في arxiv.org 04-30-2024
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