論文の概要: Virtual stain transfer in histology via cascaded deep neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06578v1
- Date: Thu, 14 Jul 2022 00:43:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-15 13:39:48.539532
- Title: Virtual stain transfer in histology via cascaded deep neural networks
- Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークを用いた組織学における仮想染色
- Authors: Xilin Yang, Bijie Bai, Yijie Zhang, Yuzhu Li, Kevin de Haan, Tairan
Liu, Aydogan Ozcan
- Abstract要約: ケースドディープニューラルネットワーク(C-DNN)による仮想染色伝達フレームワークの実証を行った。
C-DNNは、入力として1つの染色タイプのみを取り込んで別の染色タイプの画像をデジタル出力する単一のニューラルネットワーク構造とは異なり、まず仮想染色を使用して、自己蛍光顕微鏡画像をH&Eに変換する。
我々は,H&E染色組織像を仮想PAS( periodic acid-Schiff)染色に変換することに成功した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.309018557701645
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pathological diagnosis relies on the visual inspection of histologically
stained thin tissue specimens, where different types of stains are applied to
bring contrast to and highlight various desired histological features. However,
the destructive histochemical staining procedures are usually irreversible,
making it very difficult to obtain multiple stains on the same tissue section.
Here, we demonstrate a virtual stain transfer framework via a cascaded deep
neural network (C-DNN) to digitally transform hematoxylin and eosin (H&E)
stained tissue images into other types of histological stains. Unlike a single
neural network structure which only takes one stain type as input to digitally
output images of another stain type, C-DNN first uses virtual staining to
transform autofluorescence microscopy images into H&E and then performs stain
transfer from H&E to the domain of the other stain in a cascaded manner. This
cascaded structure in the training phase allows the model to directly exploit
histochemically stained image data on both H&E and the target special stain of
interest. This advantage alleviates the challenge of paired data acquisition
and improves the image quality and color accuracy of the virtual stain transfer
from H&E to another stain. We validated the superior performance of this C-DNN
approach using kidney needle core biopsy tissue sections and successfully
transferred the H&E-stained tissue images into virtual PAS (periodic
acid-Schiff) stain. This method provides high-quality virtual images of special
stains using existing, histochemically stained slides and creates new
opportunities in digital pathology by performing highly accurate stain-to-stain
transformations.
- Abstract（参考訳）: 病理診断は組織学的に染色された薄い組織標本を視覚的に検査し、異なる種類の染色を施して様々な組織学的特徴と対比し強調する。
しかし, 破壊的組織化学的染色法は通常不可逆的であり, 同一組織に複数の染色を施すのは非常に困難である。
本稿では, カスケードディープニューラルネットワーク(c-dnn)を用いて, ヘマトキシリンおよびエオシン(h&e)染色組織像を他の種類の組織染色にデジタル変換する仮想染色転移フレームワークを示す。
1つのステンドタイプのみを入力として別のステンドタイプの画像をデジタル出力する単一のニューラルネットワーク構造とは異なり、c-dnnはまず仮想ステンドを使用して自己蛍光顕微鏡画像をh&eに変換し、その後h&eから他のステンドの領域へのステンド転送をカスケード的に行う。
トレーニングフェーズにおけるこのカスケード構造により、H&Eとターゲットの特殊染色の両方の組織化学的に染色された画像データを直接利用することができる。
この利点は、ペアデータ取得の課題を軽減し、h&eから別のステインへの仮想ステンド転送の画質と色精度を向上させる。
腎針核生検組織切片を用いたC-DNN法の有用性を検証し,H&E染色組織像を仮想PAS( periodic acid-Schiff)染色に変換することに成功した。
既存の組織化学的染色スライドを用いた特殊染色の高品質な仮想画像を提供し、高精度な染色から染色への変換を行うことで、デジタル病理学における新たな機会を創出する。
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