論文の概要: Pix2Pix-based Stain-to-Stain Translation: A Solution for Robust Stain Normalization in Histopathology Images Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00647v1
• Date: Mon, 3 Feb 2020 11:19:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 09:24:42.802574
• Title: Pix2Pix-based Stain-to-Stain Translation: A Solution for Robust Stain Normalization in Histopathology Images Analysis
• Title（参考訳）: pix2pix-based stain-to-stain translation : 病理組織像解析におけるロバストな染色正規化の解法
• Authors: Pegah Salehi, Abdolah Chalechale
• Abstract要約: Stain-to-Stain Translation (STST) はヘマトキシリンおよびエオシン染色組織像の正常化に用いられている。 条件付きジェネレータ対向ネットワーク(cGAN)を用いたピクス2ピクセルフレームワークに基づく翻訳処理を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.33024001730262
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The diagnosis of cancer is mainly performed by visual analysis of the pathologists, through examining the morphology of the tissue slices and the spatial arrangement of the cells. If the microscopic image of a specimen is not stained, it will look colorless and textured. Therefore, chemical staining is required to create contrast and help identify specific tissue components. During tissue preparation due to differences in chemicals, scanners, cutting thicknesses, and laboratory protocols, similar tissues are usually varied significantly in appearance. This diversity in staining, in addition to Interpretive disparity among pathologists more is one of the main challenges in designing robust and flexible systems for automated analysis. To address the staining color variations, several methods for normalizing stain have been proposed. In our proposed method, a Stain-to-Stain Translation (STST) approach is used to stain normalization for Hematoxylin and Eosin (H&E) stained histopathology images, which learns not only the specific color distribution but also the preserves corresponding histopathological pattern. We perform the process of translation based on the pix2pix framework, which uses the conditional generator adversarial networks (cGANs). Our approach showed excellent results, both mathematically and experimentally against the state of the art methods. We have made the source code publicly available.
• Abstract（参考訳）: がんの診断は主に、組織スライスの形態と細胞の空間配置を調べることによって、病理学者の視覚的な分析によって行われる。 標本の顕微鏡画像が染色されていなければ、無色でテクスチャに見えます。 したがって、化学染色はコントラストを作り、特定の組織成分を特定するのに役立つ。 化学薬品、スキャナー、切削厚み、および実験室のプロトコルの違いによる組織形成の間、類似した組織は通常、外観が著しく変化する。 この染色の多様性は、病理学者間の解釈上の相違に加えて、自動分析のための堅牢で柔軟なシステムを設計する上での大きな課題の1つである。 染色色の変化に対処するため,染色の標準化方法がいくつか提案されている。 提案法では,ヘマトキシリンとエオシン(h&e)の染色組織像の正規化を染色し,特定の色分布だけでなく,それに対応する組織病理学的パターンの保存も行う。 我々は,条件付きジェネレータ対向ネットワーク (cGAN) を用いたピクス2ピクセルフレームワークに基づく翻訳処理を行う。 提案手法は, 数学的, 実験的にも優れた結果を示した。 ソースコードを公開しました。

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