全监督和弱监督图网络的病理图像分割

目的 计算机辅助技术以及显微病理图像处理技术给病理诊断带来了极大的便利。病理图像分割是常用的技术手段,可用于划分病灶和背景组织。开发高精度的分割算法,需要大量精准标注的数字病理图像,但是标注过程耗时费力,具有精准标注的病理图像稀少。而且,病理图像非常复杂,对病理组织分割算法的鲁棒性和泛化性要求极高。因此,本文提出一种基于图网络的病理图像分割框架。方法 该框架有全监督图网络（full supervised graph network,FSGNet）和弱监督图网络（weakly supervised graph network,WSGNet）两种模式,以适应不同标注量的数据集以及多种应用场景的精度需求。通过图网络学习病理组织的不规则形态,FSGNet能达到较高的分割精度;WSGNet采用超像素级推理,仅需要稀疏点标注就能分割病理组织。结果 本文在两个公开数据集GlaS(Gland Segmentation Challenge Dataset)（测试集分为A部分和B部分）、CRAG(colorectal adenocarcinoma gland)和一个私有数据集LUSC(lung squam...