Title:
|
Digitally stained confocal microscopy through deep learning
|
Author:
|
Combalia Escudero, Marc; Pérez Ankar, Javiera; García Herrera, Adriana; Alos, Llúcia; Vilaplana Besler, Verónica; Marqués Acosta, Fernando; Puig, Susana; Malvehy, Josep
|
Other authors:
|
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions; Universitat Politècnica de Catalunya. GPI - Grup de Processament d'Imatge i Vídeo |
Abstract:
|
Specialists have used confocal microscopy in the ex-vivo modality to identify Basal Cell Carcinoma tumors with an overall sensitivity of 96.6% and specificity of 89.2% (Chung et al., 2004). However, this technology hasn’t established yet in the standard clinical practice because most pathologists lack the knowledge to interpret its output. In this paper we propose a combination of deep learning and computer vision techniques to digitally stain confocal microscopy images into H&E-like slides, enabling pathologists to interpret these images without specific training. We use a fully convolutional neural network with a multiplicative residual connection to denoise the confocal microscopy images, and then stain them using a Cycle Consistency Generative Adversarial Network |
Abstract:
|
Peer Reviewed |
Subject(s):
|
-Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic -Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Processament del senyal::Processament de la imatge i del senyal vídeo -Àrees temàtiques de la UPC::Ciències de la salut::Medicina::Diagnòstic per la imatge -Microscopy, Confocal -Imaging systems in medicine -Deep learning -Neural networks (Computer science) -Deep learning -Neural networks -Digital staining -Confocal microscopy -Speckle noise -CycleGAN -Microscòpia clínica -Imatges mèdiques -Aprenentatge profund -Xarxes neuronals (Informàtica) |
Rights:
|
|
Document type:
|
Article - Submitted version Conference Object |
Published by:
|
Microtome Publishing
|
Share:
|
|