交叉调制少样本图像生成用于结直肠组织分类

文章目录

  • [Cross-Modulated Few-Shot Image Generation for Colorectal Tissue Classification](#Cross-Modulated Few-Shot Image Generation for Colorectal Tissue Classification)

Cross-Modulated Few-Shot Image Generation for Colorectal Tissue Classification

摘要

  1. 提出问题

    • 针对罕见癌症组织的组织病理训练数据稀缺问题,他们提出了少样本结直肠组织图像生成方法。
  2. 方法介绍

    • 提出的方法名为XM-GAN,接受一个基准图像和一对参考组织图像作为输入,生成高质量且多样化的图像。
    • 在XM-GAN中,采用了一种新颖的可控融合块,通过密集聚合参考图像和基准图像中局部区域的相似性,产生局部一致的特征。
  3. 研究贡献

    • 他们是第一个研究结直肠组织图像中少样本生成的团队。
    • 通过广泛的定性、定量和专家(病理学家)评估,对其提出的方法进行评估。
  4. 评估结果

    • 在专家评估中,病理学家仅在55%的时间内能够区分XM-GAN生成的组织图像和真实图像。
    • 利用生成的图像作为数据增强,解决少样本组织图像分类任务,在平均准确率方面取得了4.4%的提升。

方法


Fig. 1 : XM-GAN由一个CNN编码器、一个基于Transformer的可控融合块(CFB)和一个用于组织图像生成的CNN解码器组成。对于K-shot设置,一个共享编码器 F E F_E FE接受一个基准组织图像 x b x^b xb 以及 K − 1 K-1 K−1 个参考组织图像 x i r e f i = 1 K − 1 {x^{ref}i}^{K-1}{i=1} xirefi=1K−1,分别输出视觉特征 h b h^b hb 和 h i r e f h^{ref}_i hiref。在CFB中,一个映射网络计算元权重,用于在交叉注意力期间生成特征重新加权的调制权重。交叉注意力得到的特征 f i f_i fi 被融合并输入到解码器 (FD) 中,生成一幅图像 x ^ \hat{x} x^。


z z z为噪声, α \alpha α为控制参数

实验结果

相关推荐
新智元1 小时前
阿里王牌 Agent 横扫 SOTA,全栈开源力压 OpenAI!博士级难题一键搞定
人工智能·openai
新智元1 小时前
刚刚,OpenAI/Gemini 共斩 ICPC 2025 金牌!OpenAI 满分碾压横扫全场
人工智能·openai
机器之心1 小时前
OneSearch,揭开快手电商搜索「一步到位」的秘技
人工智能·openai
阿里云大数据AI技术1 小时前
2025云栖大会·大数据AI参会攻略请查收!
大数据·人工智能
YourKing2 小时前
yolov11n.onnx格式模型转换与图像推理
人工智能
sans_2 小时前
NCCL的用户缓冲区注册
人工智能
sans_2 小时前
三种视角下的Symmetric Memory,下一代HPC内存模型
人工智能
算家计算2 小时前
模糊高清修复真王炸!ComfyUI-SeedVR2-Kontext(画质修复+P图)本地部署教程
人工智能·开源·aigc
虫无涯3 小时前
LangSmith:大模型应用开发的得力助手
人工智能·langchain·llm
算家计算3 小时前
DeepSeek-R1论文登《自然》封面!首次披露更多训练细节
人工智能·资讯·deepseek