論文の概要: Adversarial Stain Transfer to Study the Effect of Color Variation on Cell Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00585v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 16:57:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-02 14:14:37.680626
• Title: Adversarial Stain Transfer to Study the Effect of Color Variation on Cell Instance Segmentation
• Title（参考訳）: セル・インスタンス・セグメンテーションにおける色変化の影響に関する研究
• Authors: Huaqian Wu, Nicolas Souedet, Camille Mabillon, Caroline Jan, C\'edric Clouchoux, Thierry Delzescaux
• Abstract要約: 組織像中の色変化は様々な要因によって引き起こされ、病理医の視覚的診断だけでなく、細胞分画アルゴリズムにも困難である。 現在のセルセグメンテーション法では, 染色の正規化を前処理段階として体系的に適用しているが, 色変化による影響は定量化されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Stain color variation in histological images, caused by a variety of factors, is a challenge not only for the visual diagnosis of pathologists but also for cell segmentation algorithms. To eliminate the color variation, many stain normalization approaches have been proposed. However, most were designed for hematoxylin and eosin staining images and performed poorly on immunohistochemical staining images. Current cell segmentation methods systematically apply stain normalization as a preprocessing step, but the impact brought by color variation has not been quantitatively investigated yet. In this paper, we produced five groups of NeuN staining images with different colors. We applied a deep learning image-recoloring method to perform color transfer between histological image groups. Finally, we altered the color of a segmentation set and quantified the impact of color variation on cell segmentation. The results demonstrated the necessity of color normalization prior to subsequent analysis.
• Abstract（参考訳）: 各種因子による組織像の染色色変化は、病理学者の視覚的診断だけでなく、細胞分画アルゴリズムにおいても課題となっている。 色変化を解消するため,多くの染色正規化手法が提案されている。 しかし, ほとんどがヘマトキシリンおよびエオシン染色画像用に設計され, 免疫組織化学的染色画像では不十分であった。 現在のセルセグメンテーション法では, 染色の正規化を前処理段階として体系的に適用しているが, 色変化による影響は定量化されていない。 本稿では,異なる色のNeuN染色画像の5つのグループを作成した。 組織像群間の色移動に深層学習画像再構成法を適用した。 最後に,セグメンテーションセットの色を変え,セルセグメンテーションにおける色変化の影響を定量化した。 その結果,その後の分析に先立って色正規化の必要性が示された。

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