論文の概要: Synthesis of Annotated Colorectal Cancer Tissue Images from Gland Layout
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05006v1
- Date: Mon, 8 May 2023 19:25:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 19:59:27.356655
- Title: Synthesis of Annotated Colorectal Cancer Tissue Images from Gland Layout
- Title（参考訳）: Gland Layoutによる大腸癌組織像の合成
- Authors: Srijay Deshpande, Fayyaz Minhas, Nasir Rajpoot
- Abstract要約: 組織成分マスクを用いたリアルな大腸癌組織像を生成するためのインタラクティブなフレームワークを提案する。
本フレームワークは,形態学的特徴を保存した現実的な質的組織像を生成する能力を示す。
腺の外観は, ユーザ入力によって制御可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generating annotated pairs of realistic tissue images along with their
annotations is a challenging task in computational histopathology. Such
synthetic images and their annotations can be useful in training and evaluation
of algorithms in the domain of computational pathology. To address this, we
present an interactive framework to generate pairs of realistic colorectal
cancer histology images with corresponding tissue component masks from the
input gland layout. The framework shows the ability to generate realistic
qualitative tissue images preserving morphological characteristics including
stroma, goblet cells and glandular lumen. We show the appearance of glands can
be controlled by user inputs such as number of glands, their locations and
sizes. We also validate the quality of generated annotated pair with help of
the gland segmentation algorithm.
- Abstract（参考訳）: 注釈付き組織画像の注釈付きペアを生成することは、計算組織病理学において難しい課題である。
このような合成画像とそのアノテーションは、計算病理学領域におけるアルゴリズムの訓練と評価に有用である。
そこで本研究では,実際の大腸癌組織像と対応する組織成分マスクを入力腺レイアウトから生成するインタラクティブな枠組みを提案する。
本フレームワークは, ストローマ, ゴブレット細胞, 腺腔などの形態学的特徴を保存した, リアルな定性的組織像を生成する能力を示す。
腺の出現は、腺の数、位置、サイズなどの入力によって制御できることを示した。
また, 腺分節アルゴリズムを用いて, 生成したアノテートペアの品質を検証した。
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