Histologisk analys av vävnadsprover är en av de mest använda metoderna för sjukdomsdiagnos. Efter att ha tagit ett prov från en patient, går det igenom en lång och mödosam förberedelse, som fläckar vävnaden för att visualisera olika histologiska egenskaper under ett mikroskop. Här visar vi en etikettfri strategi för att skapa en praktiskt taget hållbar mikroskopisk bild med hjälp av en enda bredfälts autofluorescens bild av ett omärkt vävnadsprov, förbi den vanliga histokemiska färgningsprocessen, sparar tid och kostnad. Denna metod är baserad på djup inlärning, och använder en convolutional neurala nätverk tränas med hjälp av en generativ kontrarisial nätverksmodell för att omvandla en auto-fluorescence bild av en omärkt vävnad avsnitt till en bild som är likvärdig med den ljusa fältet bild av färgat-version av samma prov. Vi validerade denna metod genom att framgångsrikt skapa praktiskt taget synliga mikroskopiska bilder av mänskliga vävnadsprover, inklusive delar av salivkörtel, sköldkörtel, njure, lever och lungvävnad, som också täcker tre olika fläckar. Denna märkningsfria virtual-staining metod eliminerar besvärliga och kostsamma histokemiska färgningsförfaranden, och skulle avsevärt förenkla vävnadsberedning inom patologi och histologi fält.
Al REF använder också GAN-modellen för att praktiskt taget färga fluorescensbilderna till H & E-bilder.
Deep learning-based virtual histology staining using auto-fluorescence of label-free tissue
{'venue': 'Nature Biomedical Engineering (2019)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}