Reliable quantitative analysis of immunohistochemical staining images requires accurate and robust cell detection and classification. Recent weakly-supervised methods usually estimate probability density maps for cell recognition. However, in dense cell scenarios, their performance can be limited by pre- and post-processing as it is impossible to find a universal parameter setting. In this paper, we introduce an end-to-end framework that applies direct regression and classification for preset anchor points. Specifically, we propose a pyramidal feature aggregation strategy to combine low-level features and high-level semantics simultaneously, which provides accurate cell recognition for our purely point-based model. In addition, an optimized cost function is designed to adapt our multi-task learning framework by matching ground truth and predicted points. The experimental results demonstrate the superior accuracy and efficiency of the proposed method, which reveals the high potentiality in assisting pathologist assessments.


翻译:对免疫物理化学污点图像进行可靠的定量分析,需要准确和稳健的细胞检测和分类。最近一些监督不力的方法通常估计细胞识别的概率密度图。然而,在密集的细胞情况下,由于无法找到一个通用参数设置,其性能可能受到处理前和处理后的限制。在本文件中,我们引入了一个对预设锚点进行直接回归和分类的端对端框架。具体地说,我们提出了一个金字塔特征聚合战略,将低级别特征和高等级语义同时结合起来,为纯点模型提供准确的细胞识别。此外,一个优化的成本功能的设计是为了通过匹配地面真相和预测点来调整我们的多任务学习框架。实验结果显示了拟议方法的高度准确性和效率,揭示了协助病理评估的高度潜力。

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