Detection of DLBCL regions in H&E stained whole slide pathology images using Bayesian U-Net

数字化病理学 贝叶斯概率 计算机科学 病理 人工智能 模式识别(心理学) 医学
作者
Ryoichi Koga,Noriaki Hashimoto,Tatsuya Yokota,Masato Nakaguro,Kei Kohno,Shigeo Nakamura,Ichiro Takeuchi,Hidekata Hontani
标识
DOI:10.1117/12.2590719
摘要

We proposed a method that detects DLBCL (Diffuse Large B-Cell Lymphoma) regions from a H&E stained whole slide pathology image by measuring the size of each nucleus. It is known that DLBCL cells would have about 2 to 3 times larger nuclei than typical lymphocytes. One can hence detect DLBCL regions by detecting every cell nucleus in a given H&E stained pathology image and describing the spatial distribution of the large nuclei. For the detection of cell nuclei, we employ a U-Net and a Bayesian U-Net. We describe the details of the proposed method and report the experimental results, which demonstrate the proposed method works well in the DLBCL regions.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
xwyuy应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
刚刚
刚刚
nn完成签到,获得积分10
1秒前
ws完成签到,获得积分20
1秒前
失眠呆呆鱼完成签到 ,获得积分10
1秒前
无花果应助SAGE采纳,获得10
1秒前
yy发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
阿巴阿巴发布了新的文献求助10
4秒前
yjwang完成签到,获得积分10
4秒前
xiechangshan发布了新的文献求助10
6秒前
决明子完成签到,获得积分10
6秒前
坚定南琴完成签到,获得积分10
6秒前
FashionBoy应助跳跃的曼凡采纳,获得10
6秒前
8秒前
充电宝应助最专业采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
夢梩发布了新的文献求助10
10秒前
充电宝应助怕黑绝山采纳,获得10
13秒前
13秒前
ZihaoJin发布了新的文献求助10
13秒前
甜甜圈发布了新的文献求助10
13秒前
fancy发布了新的文献求助10
13秒前
满江完成签到,获得积分10
14秒前
冯露瑶发布了新的文献求助10
15秒前
感动初蓝完成签到 ,获得积分10
16秒前
斯文败类应助lcj采纳,获得10
17秒前
Rachel_1219完成签到,获得积分10
18秒前
田掌门完成签到,获得积分10
19秒前
Maki_t完成签到,获得积分10
20秒前
Orange应助ZihaoJin采纳,获得10
20秒前
20秒前
dagongren完成签到 ,获得积分10
20秒前
LaKI发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
23秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
化工安全与环保 1000
Autoparametric Resonance in Mechanical Systems 1000
基于锂离子电池正极材料回收的绿色溶剂开发及工程化应用研究 800
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 600
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7653072
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9224461
关于积分的说明 19813334
捐赠科研通 7218957
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3279109
关于科研通互助平台的介绍 2439767
邀请新用户注册赠送积分活动 2278328