論文の概要: Synthesis of Annotated Colorectal Cancer Tissue Images from Gland Layout

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05006v2
• Date: Thu, 4 Apr 2024 22:51:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 20:59:44.877099
• 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: 合成生成された画像とアノテーションは、この領域におけるアルゴリズムのトレーニングと評価に有用である。 そこで本研究では, 腺構造レイアウトから, 対応する腺マスクを用いて, リアルな大腸癌組織像を生成するインタラクティブなフレームワークを提案する。
• 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 realistic tissue images with annotations is a challenging task that is important in many computational histopathology applications. Synthetically generated images and annotations are valuable for training and evaluating algorithms in this domain. To address this, we propose an interactive framework generating pairs of realistic colorectal cancer histology images with corresponding glandular masks from glandular structure layouts. The framework accurately captures vital features like stroma, goblet cells, and glandular lumen. Users can control gland appearance by adjusting parameters such as the number of glands, their locations, and sizes. The generated images exhibit good Frechet Inception Distance (FID) scores compared to the state-of-the-art image-to-image translation model. Additionally, we demonstrate the utility of our synthetic annotations for evaluating gland segmentation algorithms. Furthermore, we present a methodology for constructing glandular masks using advanced deep generative models, such as latent diffusion models. These masks enable tissue image generation through a residual encoder-decoder network.
• Abstract（参考訳）: 現実的な組織像をアノテーションで生成することは、多くの計算病理学応用において重要な課題である。 合成生成された画像とアノテーションは、この領域におけるアルゴリズムのトレーニングと評価に有用である。 そこで本研究では, 腺構造レイアウトから, 対応する腺マスクを用いて, リアルな大腸癌組織像を生成するインタラクティブなフレームワークを提案する。 このフレームワークは、ストローマ、ゴブレット細胞、腺路などの重要な特徴を正確に捉えている。 ユーザーは、腺の数、位置、サイズなどのパラメータを調整することで、腺の外観を制御することができる。 生成された画像は、最新画像画像画像変換モデルと比較して、良好なFrechet Inception Distance(FID)スコアを示す。 さらに, 腺分節アルゴリズムの評価における合成アノテーションの有用性を実証した。 さらに,潜伏拡散モデルなどの高度な深層生成モデルを用いて腺状マスクを構築する手法を提案する。 これらのマスクは、残留エンコーダデコーダネットワークを介して組織画像を生成することができる。

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