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Robust Nucleus/Cell Detection and Segmentation in Digital Pathology and Microscopy Images: A Comprehensive Review

机译：数字病理学和显微图像中的稳健核/细胞检测和分割：全面综述

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摘要

Digital pathology and microscopy image analysis is widely used for comprehensive studies of cell morphology or tissue structure. Manual assessment is labor intensive and prone to inter-observer variations. Computer-aided methods, which can significantly improve the objectivity and reproducibility, have attracted a great deal of interest in recent literatures. Among the pipeline of building a computer-aided diagnosis system, nucleus or cell detection and segmentation play a very important role to describe the molecular morphological information. In the past few decades, many efforts have been devoted to automated nucleus/cell detection and segmentation. In this review, we provide a comprehensive summary of the recent state-of-the-art nucleus/cell segmentation approaches on different types of microscopy images including bright-field, phase-contrast, differential interference contrast (DIC), fluorescence, and electron microscopies. In addition, we discuss the challenges for the current methods and the potential future work of nucleus/cell detection and segmentation.
机译：数字病理学和显微镜图像分析被广泛用于细胞形态或组织结构的综合研究。手工评估是劳动密集型的，并且易于观察者之间的差异。可以显着提高客观性和可重复性的计算机辅助方法在最近的文献中引起了极大的兴趣。在建立计算机辅助诊断系统的过程中，核或细胞的检测和分割在描述分子形态信息方面起着非常重要的作用。在过去的几十年中，人们为自动核/细胞检测和分割做出了许多努力。在这篇综述中，我们提供了有关不同类型的显微图像（包括明场，相衬，微分干涉对比（DIC），荧光和电子）上最新技术的核/细胞分割方法的全面总结。缩影。此外，我们讨论了当前方法的挑战以及核/细胞检测和分割的潜在未来工作。

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