TissueGnostics公司获FFG“Bridge Young Scientists”项目资助开发基于显微图像深度学习的细胞核识别算法。该项目是由TissueGnostics公司，维也纳医学院病理生理学系 Prof. Isabella Ellinger团队和人工智能研究所Prof. Georg Dorffner合作完成。

细胞核识别是图像精准定量分析的关键。由于人工手动识别细胞核是非常耗时，主观且复杂的，因此利用计算机进行自动运算的需求逐渐出现。尽管基于显微图像深度学习的运算方法是图像精准定量的最新解决方案，但仍然存在两个主要问题：

第一个问题是对分析实例组织区域拆解需要进行显着改进。第二个问题是分析模型的泛化能力。第一个问题，我们是希望提出一种新颖的基于DL的方法来进行细胞核识别。第二个问题，我们计划通过三种不同的基于深度学习的识别算法来提高模型的泛化能力，包括深度学习模型及自适应，RGB颜色模型归一化和多模态融合算法。