論文の概要: Towards Arbitrary-Scale Histopathology Image Super-resolution: An Efficient Dual-branch Framework via Implicit Self-texture Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15613v6
• Date: Mon, 15 Jul 2024 08:24:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 21:41:25.891031
• Title: Towards Arbitrary-Scale Histopathology Image Super-resolution: An Efficient Dual-branch Framework via Implicit Self-texture Enhancement
• Title（参考訳）: 任意スケールの病理画像スーパーレゾリューションに向けて: インシシト自己テクスチャ強化による効率的なデュアルブランチフレームワーク
• Authors: Minghong Duan, Linhao Qu, Zhiwei Yang, Manning Wang, Chenxi Zhang, Zhijian Song,
• Abstract要約: Inlicit Self-Texture Enhancement-based dual-branch framework (ISTE) を提案する。 ISTEには、まずピクセルの特徴とテクスチャの特徴を学習するテクスチャ学習ブランチと、画素学習ブランチが含まれている。 我々はISTEが既存の固定スケールおよび任意のスケールのアルゴリズムを複数の倍率で上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.881480825169053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-quality whole-slide scanners are expensive, complex, and time-consuming, thus limiting the acquisition and utilization of high-resolution pathology whole-slide images in daily clinical work. Deep learning-based single-image super-resolution techniques are an effective way to solve this problem by synthesizing high-resolution images from low-resolution ones. However, the existing super-resolution models applied in pathology images can only work in fixed integer magnifications, significantly decreasing their applicability. Though methods based on implicit neural representation have shown promising results in arbitrary-scale super-resolution of natural images, applying them directly to pathology images is inadequate because they have unique fine-grained image textures different from natural images. Thus, we propose an Implicit Self-Texture Enhancement-based dual-branch framework (ISTE) for arbitrary-scale super-resolution of pathology images to address this challenge. ISTE contains a pixel learning branch and a texture learning branch, which first learn pixel features and texture features, respectively. Then, we design a two-stage texture enhancement strategy to fuse the features from the two branches to obtain the super-resolution results, where the first stage is feature-based texture enhancement, and the second stage is spatial-domain-based texture enhancement. Extensive experiments on three public datasets show that ISTE outperforms existing fixed-scale and arbitrary-scale algorithms at multiple magnifications and helps to improve downstream task performance. To the best of our knowledge, this is the first work to achieve arbitrary-scale super-resolution in pathology images. Codes will be available.
• Abstract（参考訳）: 高品質な全スライディングスキャナーは高価で複雑で時間を要するため、日常臨床における高解像度の病理画像の取得と利用が制限される。 低分解能画像から高分解能画像を合成することにより、深層学習に基づく単一画像の超解像技術がこの問題の解決に有効な方法である。 しかし、病理画像に適用された既存の超解像モデルは、固定整数倍率でしか機能せず、適用性が著しく低下する。 暗黙的な神経表現に基づく手法は、自然画像の任意のスケールの超解像において有望な結果を示しているが、それを病理画像に直接適用することは、自然画像とは異なる独特の微細な画像テクスチャを持つため、不十分である。 そこで本研究では,この課題に対処するために,任意の規模の病理像の超解像を実現するためのImplicit Self-Texture Enhancement-based dual-branch framework (ISTE)を提案する。 ISTEには、まずピクセルの特徴とテクスチャの特徴を学習するテクスチャ学習ブランチと、画素学習ブランチが含まれている。 そして、2段階のテクスチャ強化戦略を設計し、2段階のテクスチャを融合させて超解像結果を得る。 3つの公開データセットに対する大規模な実験によると、ISTEは既存の固定スケールおよび任意のスケールのアルゴリズムを複数の倍率で上回り、下流タスクのパフォーマンスを向上させる。 我々の知る限りでは、病理画像における任意のスケールの超解像を実現するための最初の試みである。 コードは利用可能。

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