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2025-05-17 更新

ImplicitStainer: Data-Efficient Medical Image Translation for Virtual Antibody-based Tissue Staining Using Local Implicit Functions

Authors:Tushar Kataria, Beatrice Knudsen, Shireen Y. Elhabian

Hematoxylin and eosin (H&E) staining is a gold standard for microscopic diagnosis in pathology. However, H&E staining does not capture all the diagnostic information that may be needed. To obtain additional molecular information, immunohistochemical (IHC) stains highlight proteins that mark specific cell types, such as CD3 for T-cells or CK8/18 for epithelial cells. While IHC stains are vital for prognosis and treatment guidance, they are typically only available at specialized centers and time consuming to acquire, leading to treatment delays for patients. Virtual staining, enabled by deep learning-based image translation models, provides a promising alternative by computationally generating IHC stains from H&E stained images. Although many GAN and diffusion based image to image (I2I) translation methods have been used for virtual staining, these models treat image patches as independent data points, which results in increased and more diverse data requirements for effective generation. We present ImplicitStainer, a novel approach that leverages local implicit functions to improve image translation, specifically virtual staining performance, by focusing on pixel-level predictions. This method enhances robustness to variations in dataset sizes, delivering high-quality results even with limited data. We validate our approach on two datasets using a comprehensive set of metrics and benchmark it against over fifteen state-of-the-art GAN- and diffusion based models. Full Code and models trained will be released publicly via Github upon acceptance.

苏木精和伊红（H&E）染色是病理学显微镜诊断的金标准。然而，H&E染色并不能捕获所有所需的诊断信息。为了获得额外的分子信息，免疫组织化学（IHC）染色会突出显示标记特定细胞类型的蛋白质，如T细胞的CD3或上皮细胞的CK8/18。虽然IHC染色对于预后和治疗指导至关重要，但它们通常只在专业中心提供，并且获取时间较长，导致患者治疗延迟。深度学习图像翻译模型启用的虚拟染色提供了一种有前途的替代方案，通过计算从苏木精和伊红染色图像生成免疫组织化学染色。尽管许多生成对抗网络（GAN）和基于扩散的图像到图像（I2I）翻译方法已被用于虚拟染色，但这些模型将图像块视为独立的数据点，导致需要更多和更多样化的数据来进行有效的生成。我们提出了ImplicitStainer，这是一种利用局部隐式函数改进图像翻译（特别是虚拟染色性能）的新方法，它专注于像素级别的预测。这种方法提高了对数据集大小变化的稳健性，即使在有限的数据下也能产生高质量的结果。我们在两个数据集上验证了我们的方法，使用了一套综合的度量指标，并与超过十五种最先进的GAN和基于扩散的模型进行了比较。一旦接受，我们将通过GitHub公开发布完整的代码和训练好的模型。

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Summary

在病理学微观诊断中，H&E染色是金标准，但其诊断信息可能不足以满足需求。为了获取额外的分子信息，免疫组织化学染色（IHC）能标记特定细胞类型。虽然IHC染色对于预后和治疗指导至关重要，但其通常在专业中心才有且耗时较长，导致患者治疗延迟。深度学习图像翻译模型实现的虚拟染色技术提供了一个替代方案，可从H&E染色图像中计算生成IHC染色。当前主流方法如GAN和扩散图像翻译方法在处理图像斑块时存在数据需求量大、结果多样的问题。本研究提出一种新型方法ImplicitStainer，利用局部隐函数改进图像翻译技术，专注于像素级预测以提高虚拟染色性能，并在有限数据下实现高质量结果。我们在两个数据集上验证了该方法的有效性，并与十五种最新GAN和扩散模型进行了比较评估。代码和训练模型将在接受后通过GitHub公开发布。

Key Takeaways

1. H&E染色是病理学微观诊断的金标准，但缺乏足够的诊断信息。
2. 免疫组织化学染色（IHC）能提供更深入的分子信息，但对设备和时间要求较高。
3. 虚拟染色技术通过深度学习图像翻译模型为病理学提供新的诊断手段。
4. 当前主流方法如GAN和扩散图像翻译在处理图像时存在数据需求量大和结果多样的问题。
5. ImplicitStainer方法利用局部隐函数改进图像翻译，专注于像素级预测提高虚拟染色性能。
6. ImplicitStainer方法在有限数据下实现高质量结果，并通过在两个数据集上的验证表现出其有效性。

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