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Image Quilting for Histological Image Synthesis

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:

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Zusammenfassung

Applications in digital histopathology often require costly expert labels to train modern machine learning algorithms. We introduce an adaptation of the Image Quilting algorithm for texture synthesis that is utilized to virtually multiply the tissues and labels. Potential applications are augmentation in neural network training and quality control in intra-rater experiments. We evaluate this method in a subjective expert trial and a quantitative augmented learning scenario.

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Titel
Image Quilting for Histological Image Synthesis
Verfasst von
Daniel Bug
Gregor Nickel
Anne Grote
Friedrich Feuerhake
Eva Oswald
Julia Schüler
Dorit Merhof
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-29267-6_72
    Bildnachweise
    AvePoint Deutschland GmbH/© AvePoint Deutschland GmbH, NTT Data/© NTT Data, Wildix/© Wildix, arvato Systems GmbH/© arvato Systems GmbH, Ninox Software GmbH/© Ninox Software GmbH, Nagarro GmbH/© Nagarro GmbH, GWS mbH/© GWS mbH, CELONIS Labs GmbH, USU GmbH/© USU GmbH, G Data CyberDefense/© G Data CyberDefense, FAST LTA/© FAST LTA, Vendosoft/© Vendosoft, Kumavision/© Kumavision, Noriis Network AG/© Noriis Network AG, WSW Software GmbH/© WSW Software GmbH, tts GmbH/© tts GmbH, Asseco Solutions AG/© Asseco Solutions AG, AFB Gemeinnützige GmbH/© AFB Gemeinnützige GmbH