公開了基于深度學習的數字染色方法和系統,其使得能夠基于使用熒光顯微鏡獲得的自發熒光圖像從未標記或未染色樣本中創建數字/虛擬染色的顯微圖像。該系統和方法特別適用于創建由病理學家進行分析的未標記/未染色的組織樣本的數字/虛擬染色的完整幻燈片圖像(WSI)。該方法繞過了標準的組織化學染色過程,節省了時間和成本。該方法基于深度學習,并且在一個實施例中,利用使用生成對抗網絡模型訓練的卷積神經網絡將未標記樣本的熒光圖像轉換為與同一樣本的化學染色版本的明場圖像等效的圖像。這種未標記的數字染色方法省去了繁瑣且昂貴的組織化學染色程序,并顯著簡化了病理學和組織學領域的組織制備。
聲明:
“使用深度學習對未標記熒光圖像進行數字染色的方法和系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)