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Deep Learning Enables Virtual Histological Staining of Label-Free Tissue Sections Using Auto-Fluorescence

机译：深度学习使用自动荧光技术实现无标签组织切片的虚拟组织学染色

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We report a data-driven method for label-free virtual histological staining of tissue sections using deep learning. This framework is successfully demonstrated by inferring multiple types of stains on different tissue types using auto-fluorescence signal.

机译：我们报告了一种使用深度学习对组织切片进行无标签虚拟组织学染色的数据驱动方法。通过使用自发荧光信号推断不同组织类型上的多种类型的污渍，成功地证明了该框架。

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来源
《Conference on Lasers and Electro-Optics》|2019年|1-2|共2页
会议地点
作者
Yair Rivenson; Hongda Wang; Kevin De Haan; Zhensong Wei; Aydogan Ozcan;
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作者单位

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会议组织
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正文语种
中图分类
关键词
Microscopy; Standards; Optical microscopy; Deep learning; Pathology; Neural networks;

机译：显微镜;标准;光学显微镜;深度学习;病理学;神经网络;

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