تلوين افتراضي عالي الدقة غير الخاضع للتعليم من أجل علم الأمراض الرقمي عبر ديناميات جسر شرودنغر التدريجية
Abstract
تحويل الصبغ الافتراضي صور الفلورسنس الذاتي (AF) الخالية من العلامات إلى تباين مشرق يشبه الهيماتوكسيلين والإيوزين (H&E) من أجل علم الأمراض غير المدمر. نحن نكيف إطار جسر شرودنغر العصبي غير المقترن (UNSB) مع الصبغة الافتراضية من AF إلى H&E ونطور نموذج UNSB المحسن (E-UNSB) لترجمة الصور الموجهة نحو علم الأمراض. يحافظ E-UNSB على صياغة النقل التصاعدي العشوائي غير المقترن، أحادي الاتجاه والتدريجي لـ UNSB بينما يقوم بالتقديم التنظيم الهيكلي الخاص بعلم الأمراض للحفاظ على مورفولوجيا الخلايا وهندسة الأنسجة. على وجه الخصوص، توفر قيود السطوع والتناسق المظهري العالمي توجيهًا هيكليًا متعدد النطاقات لتقليل التشوه أثناء تكوين التلوين. تُظهر التجارب تحسين تشابه التوزيع وتناسق القياس المظهري مقارنة مع الأساسات غير الخاضعة للتعليم. يشير التحليل الكمي اللاحق إلى أن صور H&E الافتراضية تحتفظ بالميزات المظهرية ذات الصلة بالتقييم المرضي، مما يدعم إمكانياتها لتحليل الأنسجة المتعدد الطرق عالي الإنتاجية.
Keywords
التلوين الافتراضي; التعلم غير الخاضع للتعليم; جسر شرودنغر; علم الأمراض الرقمي; معالجة الصور
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website