論文の概要: An efficient dual-branch framework via implicit self-texture enhancement for arbitrary-scale histopathology image super-resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15613v7
• Date: Thu, 07 Nov 2024 07:58:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:36:11.412561
• Title: An efficient dual-branch framework via implicit self-texture enhancement for arbitrary-scale histopathology image super-resolution
• Title（参考訳）: 超解像における暗黙的自己テクスチャ強調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は、様々なスケーリング要因にわたる既存の固定スケールおよび任意のスケールのSRアルゴリズムより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.881480825169053
• License:
• Abstract: High-quality whole-slide scanning is expensive, complex, and time-consuming, thus limiting the acquisition and utilization of high-resolution histopathology images in daily clinical work. Deep learning-based single-image super-resolution (SISR) techniques provide an effective way to solve this problem. However, the existing SISR models applied in histopathology images can only work in fixed integer scaling factors, decreasing their applicability. Though methods based on implicit neural representation (INR) have shown promising results in arbitrary-scale super-resolution (SR) of natural images, applying them directly to histopathology 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 SR of histopathology images to address this challenge. The proposed ISTE contains a feature aggregation branch and a texture learning branch. We employ the feature aggregation branch to enhance the learning of the local details for SR images while utilizing the texture learning branch to enhance the learning of high-frequency texture details. Then, we design a two-stage texture enhancement strategy to fuse the features from the two branches to obtain the SR images. Experiments on publicly available datasets, including TMA, HistoSR, and the TCGA lung cancer datasets, demonstrate that ISTE outperforms existing fixed-scale and arbitrary-scale SR algorithms across various scaling factors. Additionally, extensive experiments have shown that the histopathology images reconstructed by the proposed ISTE are applicable to downstream pathology image analysis tasks.
• Abstract（参考訳）: 高品質な全スライディングスキャン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像の取得と利用が制限される。 ディープラーニングベースのシングルイメージ超解像(SISR)技術は、この問題を効果的に解決する方法を提供する。 しかし、病理画像に応用された既存のSISRモデルは、固定された整数スケーリング因子でのみ機能し、適用性は低下する。 暗黙的神経表現(INR)に基づく手法は、自然画像の任意のスケールの超解像(SR)において有望な結果を示しているが、それらを直接病理像に適用することは、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,任意の大きさの病理像のSRを実現するためのImplicit Self-Texture Enhancement-based dual-branch framework (ISTE)を提案する。 提案するISTEは,特徴集約ブランチとテクスチャ学習ブランチを含む。 本研究では,SR画像の局所的詳細の学習を促進するために特徴集約部を用いて,テクスチャ学習部を利用して高頻度テクスチャ詳細の学習を強化する。 そして,2つの枝の特徴を融合させてSR画像を得るための2段階のテクスチャ強化戦略を設計する。 TMA、HistoSR、TGA肺がんデータセットを含む公開データセットの実験は、ISTEが既存の固定スケールおよび任意のスケールのSRアルゴリズムを様々なスケーリング要因で上回っていることを実証している。 さらに,提案したISTEによって再構成された病理像が下流の病理画像解析タスクに適用可能であることを,広範な実験により明らかにした。

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