論文の概要: StainFuser: Controlling Diffusion for Faster Neural Style Transfer in Multi-Gigapixel Histology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09302v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 16:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 05:07:34.769391
• Title: StainFuser: Controlling Diffusion for Faster Neural Style Transfer in Multi-Gigapixel Histology Images
• Title（参考訳）: StainFuser:マルチギガピクセル画像におけるより高速なニューラルスタイル転送のための拡散制御
• Authors: Robert Jewsbury, Ruoyu Wang, Abhir Bhalerao, Nasir Rajpoot, Quoc Dang Vu,
• Abstract要約: 静止正規化アルゴリズムは、ソースマルチギガピクセルの組織像の色と強度特性を、対象画像と一致するように変換することを目的としている。 本稿では,新しい条件付き潜在拡散アーキテクチャを用いて,この問題をスタイル伝達タスクとして扱う新しいアプローチであるStainFuserを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.382682403111961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stain normalization algorithms aim to transform the color and intensity characteristics of a source multi-gigapixel histology image to match those of a target image, mitigating inconsistencies in the appearance of stains used to highlight cellular components in the images. We propose a new approach, StainFuser, which treats this problem as a style transfer task using a novel Conditional Latent Diffusion architecture, eliminating the need for handcrafted color components. With this method, we curate SPI-2M the largest stain normalization dataset to date of over 2 million histology images with neural style transfer for high-quality transformations. Trained on this data, StainFuser outperforms current state-of-the-art deep learning and handcrafted methods in terms of the quality of normalized images and in terms of downstream model performance on the CoNIC dataset.
• Abstract（参考訳）: 静止正規化アルゴリズムは、ソースマルチギガピクセルのヒストロジー画像の色と強度特性を、対象画像の色に合わせるように変換することを目的としており、画像中の細胞成分の強調に用いられる染色の外観上の矛盾を緩和する。 我々は,新しい条件付き潜在拡散アーキテクチャを用いて,この問題をスタイル伝達タスクとして扱う新しいアプローチであるStainFuserを提案し,手作りカラーコンポーネントの必要性を排除した。 本手法により,SPI-2Mは,200万枚以上の組織像に対して,高品質な画像変換のためのニューラルスタイル転送を行うため,これまでで最大の染色正規化データセットである。 このデータに基づいてトレーニングされたStainFuserは、正規化された画像の品質と、CoNICデータセットのダウンストリームモデルパフォーマンスの観点から、最先端のディープラーニングおよび手作りの手法より優れています。

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