Core Concepts
Flecken-Normalisierung in Histopathologie ist entscheidend für die Verbesserung der klinischen Diagnosen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz.
Abstract
Die rasche Entwicklung der digitalen Pathologie bietet Möglichkeiten für KI-basierte Tools.
Stain-Normalisierung zielt darauf ab, das visuelle Profil von digitalen Pathologiebildern zu standardisieren.
Unterschiedliche Techniken, einschließlich generativer adversarischer Netzwerke (GANs), werden für die Flecken-Normalisierung untersucht.
GAN-basierte Methoden übertreffen oft nicht-generative Ansätze, erfordern jedoch höhere Rechenanforderungen.
Die Auswahl der besten Methode für die Flecken-Normalisierung ist noch nicht eindeutig.
Die Effizienz und Effektivität der Normalisierung von Pathologiebildern sind entscheidend für robustere und generalisierbare KI-Modelle.
Stats
Histopathologische Stain-Normalisierung ist entscheidend für die Verbesserung der klinischen Diagnosen.
GAN-basierte Methoden übertreffen oft nicht-generative Ansätze.
Die Auswahl der besten Methode für die Flecken-Normalisierung ist noch nicht eindeutig.
Quotes
"Stain normalisation aims to standardise the visual profile of digital pathology images without changing the structural content of the images."
"Current AI models have limited clinical utility, with the United States Food and Drug Administration (FDA) having only approved one AI-enabled medical device in digital pathology imaging."