质量感知细胞对比网络

多机构数据验证

融合图像质量筛选与细胞对比增强的病理图像框架，提升宫颈WSI分类在多机构数据上的稳健性。

Lanlan, Kang · 王键 · 何勇军 · Qin, Jian

iScience 2026

参数信息

平均总体准确率提升

1.93 %

技术优势

过滤低质斑块

质量评估模块去除不可靠图像块，避免噪声干扰分类结果。

增强细胞差异

细胞对比与增强策略放大异常细胞与正常细胞的特征差异，减少个体差异影响。

引导WSI分类

斑块级质量分数融入注意力多实例学习框架，指导全切片图像级别判断。

多中心性能领先

在五家机构数据上平均准确率超越现有最优方法1.93%。

应用场景

• 宫颈癌筛查：辅助大规模宫颈癌初筛，替代部分人工阅片。
• 病理全切片分析：处理全切片图像，过滤低质区域并自动分类。
• AI辅助诊断：为病理医生提供参考，提高多机构诊断一致性。