Pgvms: Prompt-Guided Virtual Multiplex Ihc Staining

Иммуногистохимическое (IHC) окрашивание позволяет точно определять молекулярный профиль экспрессии белков, при этом в современной патологии доступно более 200 тестов на основе антител. Однако всесторонний анализ IHC часто ограничен недостаточным количеством ткани в небольших биопсиях.

Виртуальное мультиплексное окрашивание является инновационным решением для цифровой трансформации изображений гематоксилин-эозина (H&E) в несколько IHC-представлений, но существующие методы по-прежнему сталкиваются с тремя серьезными проблемами: (1) недостаточная семантическая направленность для мульти-окрашивания, (2) непостоянное распределение иммунохимического окрашивания и (3) пространственное несоответствие между различными модальностями окрашивания.

Для преодоления этих ограничений представлен фреймворк, управляемый подсказками, для виртуального мультиплексного IHC-окрашивания, использующий только униплексные обучающие данные (PGVMS).

Фреймворк вводит три ключевые инновации, соответствующие каждой задаче: Во-первых, адаптивный механизм семантической направленности, использующий патологическую визуальную языковую модель, динамически корректирует подсказки окрашивания для решения проблем с семантической направленностью (Задача 1). Во-вторых, стратегия обучения, ориентированная на белок (PALS), поддерживает точные паттерны экспрессии белка, напрямую количественно определяя и ограничивая распределение белка (Задача 2). В-третьих, стратегия обучения, ориентированная на прототип (PCLS), устанавливает семантическое взаимодействие между изображениями для исправления пространственных несоответствий (Задача 3).

Авторы

Ранран Чжан, Ваньмин Ху, Юэ Пэн, Ивэнь Сун, Вэньцзян Цинь и еще 4 автора.

Ресурсы

Доступна версия на Hugging Face, PDF и ArXiv.