導讀 在組織病理學中，染色劑是一種必不可少的工具，需要在顯微鏡下研究組織以了解和診斷疾病。簡而言之，染色劑是經(jīng)過精心挑選或精心制作的化學...
在組織病理學中，染色劑是一種必不可少的工具，需要在顯微鏡下研究組織以了解和診斷疾病。簡而言之，染色劑是經(jīng)過精心挑選或精心制作的化學物質，可粘附在特定的細胞成分上。在顯微鏡下觀察時，它們會通過改變觀察到的顏色來幫助用戶更輕松地區(qū)分細胞結構。
描繪正常和患病組織的染色圖像數(shù)據(jù)集對于訓練機器學習模型很有價值，可以幫助醫(yī)生評估棘手的病例并減輕診斷過程中的個人偏見。為了確保這些模型正常工作，重要的是盡量減少用于訓練的圖像和它們將在現(xiàn)實場景中分析的圖像之間的顏色差異。使用所謂的“領域適應技術”，可以糾正因不同實驗室使用的獨特實驗設置而導致的顏色變化，從而創(chuàng)建更一致、更可比的數(shù)據(jù)。
在《醫(yī)學成像雜志》上發(fā)表的一項最新研究中，來自美國北卡羅來納大學教堂山分校的研究人員提出了一種新穎的領域適應技術。這種方法被稱為染色同時增強和規(guī)范化 (Stain SAN)，它可以幫助使染色組織病理學圖像數(shù)據(jù)集對許多新興的基于機器學習的分類系統(tǒng)更有用，最終導致診斷工具的改進。
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