自监督染色归一化模型

无需重训，跨扫描仪通用

通过染色增强与重调度采样，该模型在保持组织结构的同时实现快速、高质量的染色风格迁移，适应不同组织纹理和染色风格。

Huihui, Yang · Lyu, Mengye · Shiyue, Yan · Tianzhao, Zhong · Jihao, Li · Tong, Xu · Huhan, Xie · 刘少军

Biomedical Signal Processing and Control 2025

技术优势

无需重训

自监督学习方式使其适应不同组织纹理和染色风格，无需针对新数据重新训练。

信息保留

在归一化过程中保持组织病理学结构，避免信息丢失。

推理加速

采用重调度采样策略，减少采样步数并调整初始采样点，使推理时间与主流方法相当。

应用场景

• 计算病理：统一多来源病理图像的染色风格，提升算法鲁棒性。
• 医学图像分析：为后续分析提供染色一致的输入，减少风格干扰。
• 数字病理诊断：消除染色差异，辅助医生准确诊断。
• 组织图像处理：作为预处理步骤，提高后续图像分析质量。