医学 AI

Generative Deep Learning for Computational Destaining and Restaining of Unregistered Digital Pathology Images

生成式深度学习用于未注册数字病理图像的计算脱色和复染

Aarushi Kulkarni, Alarice Lowe, Pratik Shah

机构 * Department of Computer Science University of California Irvine, CA, USA（计算机科学系 加州大学 伊藤市 加州 USA） ； Department of Pathology Stanford University Stanford, CA, USA（病理学系 斯坦福大学 斯坦福市 加州 USA） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于cGAN的生成式深度学习方法，用于未注册数字病理图像的计算脱色和复染，通过预处理流程提升模型性能，验证了在跨机构数据集上的可行性。

MicroscopyMatching: Towards a Ready-to-use Framework for Microscopy Image Analysis in Diverse Conditions

MicroscopyMatching：面向多样条件下的显微图像分析即用框架

Xiaofei Hui, Haoxuan Qu, Hossein Rahmani, Shuohong Wang, Jeff W. Lichtman, Jun Liu

机构 * School of Computing and Communications（计算与通信学院） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Department of Cell Biology（细胞生物学系） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Department of Molecular and Cellular Biology（分子与细胞生物学系） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MicroscopyMatching框架，通过统一匹配问题解决显微图像分析中的分割、跟踪和计数任务，克服传统方法在多样条件下的适应性不足问题。

Neural Fields for NV-Center Inverse Sensing

神经场用于NV中心反向传感

Zhixuan Zhao, Tao Zhong, Yixun Hu, Nathalie P. de Leon, Christine Allen-Blanchette

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了基于钻石中氮-空位中心的噪声传感反向问题，提出NeTMY神经场方法，通过改进的正则化和优化策略提升反向传感性能。

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