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Stain Deconvolution Using Statistical Analysis of Multi-Resolution Stain Colour Representation

机译:使用多分辨率污点颜色表示的统计分析对污点进行反卷积

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摘要

Stain colour estimation is a prominent factor of the analysis pipeline in most of histology image processing algorithms. Providing a reliable and efficient stain colour deconvolution approach is fundamental for robust algorithm. In this paper, we propose a novel method for stain colour deconvolution of histology images. This approach statistically analyses the multi-resolutional representation of the image to separate the independent observations out of the correlated ones. We then estimate the stain mixing matrix using filtered uncorrelated data. We conducted an extensive set of experiments to compare the proposed method to the recent state of the art methods and demonstrate the robustness of this approach using three different datasets of scanned slides, prepared in different labs using different scanners.
机译:在大多数组织学图像处理算法中,颜色估计是分析流程中的重要因素。提供可靠且有效的污点颜色反卷积方法是鲁棒算法的基础。在本文中,我们提出了一种用于组织学图像染色颜色反卷积的新方法。这种方法从统计学上分析了图像的多分辨率表示,以将独立观察与相关观察分开。然后,我们使用过滤后的不相关数据估计污渍混合矩阵。我们进行了广泛的实验,以将提出的方法与最新技术水平进行比较,并使用在不同实验室中使用不同扫描仪制备的三个不同的扫描玻片数据集,证明了该方法的鲁棒性。

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