A Comprehensive Review of Computer-aided Whole-slide Image Analysis from Datasets to Feature Extraction, Segmentation, Classification, and Detection Approaches.pdf
计算机辅助的全切片图像分析（Computer-aided Whole-slide Image Analysis，简称WSI分析）在病理诊断领域中扮演着越来越重要的角色。随着计算机辅助诊断（CAD）和图像扫描技术的进步，WSI扫描仪被广泛应用于病理学。WSI分析是现代数字病理学的核心，因为它能提供稳定、定量的分析结果，降低劳动成本，并增强诊断的客观性。
自2004年以来，WSI在CAD中的应用逐渐增加。机器视觉方法，包括半自动和全自动的计算机系统，因其高效和节省人力的特点而备受青睐。WSI与CAD技术的结合，通过特征提取、图像分割、分类和检测等手段，帮助病理学家对组织样本进行更深入的分析。
本文首先概述了WSI和CAD技术的发展现状。WSI作为一种高分辨率的图像数据源，其在病理学研究和临床诊断中的应用不断扩展。CAD技术的引入则使得对这些海量图像数据的处理变得更加可行。
文章讨论了用于WSI分析的公开数据集和评估指标。这些数据集是推动算法研究和模型开发的关键，而评价标准则帮助科研人员衡量不同方法在图像分割、分类和检测任务上的性能。数据集的选择和评估标准的设定对于确保研究成果的可重复性和公正性至关重要。
接下来，文章深入探讨了机器学习在WSI分析中的最新进展。在图像分割方面，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）已被证明在识别复杂组织结构方面有出色表现。在图像分类任务中，集成学习、迁移学习和对抗性训练等策略提升了模型的泛化能力和准确性。至于对象检测，区域提议网络（RPN）和单阶段检测器（如YOLO和SSD）为实时病理标记提供了可能。
作者分析了现有方法的适用性，并预测了这些分析方法在该领域的未来应用前景。尽管WSI分析已经取得了显著进步，但仍然存在挑战，如大尺度图像的快速处理、复杂背景下的目标识别以及如何有效地利用多模态信息等。未来的研究可能会集中在提高算法效率、减少假阳性或假阴性结果，以及开发更加智能化的WSI分析工具。
关键词：全切片图像分析、计算机辅助诊断、特征提取、图像分割、图像分类、对象检测
本文作者的研究小组专注于微观图像和医学图像分析，他们的工作有助于推动医疗诊断技术的发展，尤其是在WSI分析领域，通过机器学习和计算机视觉技术的结合，有望实现更精确、更快速的病理分析。
