冷冻切片（FS）是手术操作期间组织微观评估的制备方法。该程序的高速允许病理学医师快速评估关键的微观特征，例如肿瘤边距和恶性地位，以引导手术决策，并尽量减少对操作过程的干扰。然而，FS容易引入许多误导性的人工结构（组织学人工制品），例如核冰晶，压缩和切割人工制品，妨碍了病理学家的及时和准确的诊断判断。额外的培训和长期经验通常需要对冻结部分进行高度有效和时间关键的诊断。另一方面，福尔马林固定和石蜡嵌入（FFPE）的黄金标准组织制备技术提供了显着优越的图像质量，而是一种非常耗时的过程（12-48小时），使其不适合术语用。在本文中，我们提出了一种人工智能（AI）方法，通过在几分钟内将冻结的整个幻灯片（FS-WSIS）计算冻结的整个幻灯片（FS-WSIS）来改善FS图像质量。 AI-FFPE将FS人工制品终止了注意力机制的指导，该引导机制在利用FS输入图像和合成的FFPE样式图像之间利用建立的自正则化机制，以及综合相关特征的合成的FFPE样式图像。结果，AI-FFPE方法成功地生成了FFPE样式图像，而不会显着扩展组织处理时间，从而提高诊断准确性。我们证明了使用各种不同的定性和定量度量，包括来自20个董事会认证的病理学家的视觉图灵测试的各种不同的定性和定量度量。
translated by 谷歌翻译
光声（OA）成像基于对生物组织的激发，该组织具有纳米持续激光脉冲，然后随后检测通过光吸收介导的热弹性扩张产生的超声波。 OA成像具有丰富的光学对比度和深层组织高分辨率之间的强大组合。这使得在临床和实验室环境中都可以探索许多有吸引力的新应用程序。但是，没有使用不同类型的实验设置和相关处理方法生成的标准化数据集，可以促进OA在临床环境中的更广泛应用中的进步。这使新的和已建立的数据处理方法之间的客观比较变得复杂，通常会导致定性结果和对数据的任意解释。在本文中，我们提供实验性和合成OA原始信号以及带有不同实验参数和层析成像采集几何形状的重建图像结构域数据集。我们进一步提供了训练有素的神经网络，以应对与OA图像处理相关的三个重要挑战，即在有限的视图层析成像条件下准确重建，去除空间不足的采样伪像以及解剖学细分，以改善图像重建。具体而言，我们将与上述挑战相对应的18个实验定义为用于开发更先进处理方法的参考的基准。
translated by 谷歌翻译
图像标题生成是视觉和语言域交集中最具挑战性的问题之一。在这项工作中，我们提出了一个现实的字幕任务，其中输入场景可能包含没有相应的视觉或文本培训示例的视觉对象。对于此问题，我们提出了一种检测驱动的方法，该方法由单阶段的广义零弹声检测模型组成，以识别和本地化可见和看不见的类的实例，以及将检测转换为句子的基于模板的字幕模型。为了改善广泛的零射击检测模型，该模型为字幕提供了必不可少的信息，我们在班级到类的语义相似性方面定义了有效的课堂表示，并利用其特殊结构来构建有效的看不见/可见的类置信度得分校准机制。我们还提出了一个新颖的评估指标，该指标通过分别测量生成句子的视觉和非视觉内容来为字幕输出提供其他见解。我们的实验强调了在提出的零射击设置中研究字幕的重要性，并验证提出的检测驱动的零射击字幕方法的有效性。
translated by 谷歌翻译