histology专题
RIC-Unet: An Improved Neural Network Based on Unet for Nuclei Segmentation in Histology Images
一、Method 在论文中，使用TCGA的数据集中的30张全幅数字病理切片，仅仅用每个病人的一张WSI切片，以最大限度地增加细胞核外观变化。由于处理WSI的计算要求很高，WSI被裁剪为大小为1000*1000的子图像，这些子图像来自细胞核密集的区域且一个病人选一张WSI,每一个子图被标注了边界，细胞核和背景分开。为了增加细胞核外观的多样性，这些图片覆盖七种不同的组织区域。此外，数据集分离16个子
SpaGCN: Integrating gene expression, spatial location and histology to identify spatial domains an
Title SpaGCN: Integrating gene expression, spatial location and histology to identify spatial domains and spatially variable genes by graph convolutional network SpaGCN是一种通过图卷积网络整合基因表达、空间位置和组织学信