A Unified Low-level Foundation Model for Enhancing Pathology Image Quality

📄 arXiv: 2509.01071v1 📥 PDF

作者: Ziyi Liu, Zhe Xu, Jiabo Ma, Wenqaing Li, Junlin Hou, Fuxiang Huang, Xi Wang, Ronald Cheong Kin Chan, Terence Tsz Wai Wong, Hao Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-01

💡 一句话要点

提出统一低级病理基础模型以增强病理图像质量

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 病理图像处理 图像增强 深度学习 基础模型 多任务学习 图像恢复 虚拟染色

📋 核心要点

  1. 现有方法多针对单一问题，如去噪或超分辨率，缺乏处理多种低级视觉挑战的通用性，导致实际应用中的局限性。
  2. 本文提出的低级病理基础模型（LPFM）通过单一架构同时处理超分辨率、去模糊和去噪声等任务，具有高度适应性。
  3. 在87,810幅全切片图像的实验中，LPFM在大多数任务中表现出显著的性能提升，PSNR和SSIM均有显著改善。

📝 摘要（中文）

基础模型在计算病理学中取得了显著成功，但低级图像增强的关键挑战仍未得到有效解决。现实中的病理图像常因制片工艺、染色变异和成像限制等原因受到噪声、模糊和低分辨率等退化影响。现有方法多针对单一问题，缺乏处理多样低级视觉挑战的通用性。为此，本文提出了首个统一的低级病理基础模型（LPFM），能够通过单一架构提升图像质量，涵盖超分辨率、去模糊、去噪声等恢复任务，以及虚拟染色等图像转换任务。该模型通过对1.9亿未标记病理图像进行对比预训练，学习可转移的、染色不变的特征表示，确保对退化模式的稳健识别。经过在87,810幅全切片图像上训练，LPFM在大多数任务中（56/66）显示出统计显著的改进，图像恢复的峰值信噪比（PSNR）提升10-15%，虚拟染色的结构相似性指数（SSIM）提升12-18%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决病理图像在实际应用中因制片工艺和成像限制而导致的噪声、模糊和低分辨率等低级图像质量问题。现有方法往往针对单一问题，缺乏通用性，无法有效应对多样的低级视觉挑战。

核心思路：论文提出的低级病理基础模型（LPFM）通过统一的架构，结合对比预训练的编码器，能够同时处理多种图像恢复和转换任务，提升图像质量。该模型的设计旨在实现任务间的可转移性和适应性，确保在不同任务中均能获得优异表现。

技术框架：LPFM的整体架构包括一个对比预训练的编码器和一个统一的条件扩散过程。编码器从190百万未标记的病理图像中学习特征表示，而条件扩散过程则通过文本提示动态适应特定任务，确保输出质量的精确控制。

关键创新：LPFM的最大创新在于其统一性和适应性，能够在单一模型中处理多种低级视觉任务，与现有方法的任务特定设计形成鲜明对比。

关键设计：模型的训练使用了87,810幅全切片图像，涵盖34种组织类型和5种染色协议。损失函数和网络结构经过精心设计，以确保在多任务学习中实现最佳性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，LPFM在大多数任务中（56/66）均显著优于现有最先进的方法，图像恢复的峰值信噪比（PSNR）提升10-15%，虚拟染色的结构相似性指数（SSIM）提升12-18%，显示出其在病理图像处理中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学图像处理、病理诊断和生物医学研究等。通过提升病理图像的质量，LPFM能够帮助病理学家更准确地进行诊断，减少因图像质量问题导致的误诊风险，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Foundation models have revolutionized computational pathology by achieving remarkable success in high-level diagnostic tasks, yet the critical challenge of low-level image enhancement remains largely unaddressed. Real-world pathology images frequently suffer from degradations such as noise, blur, and low resolution due to slide preparation artifacts, staining variability, and imaging constraints, while the reliance on physical staining introduces significant costs, delays, and inconsistency. Although existing methods target individual problems like denoising or super-resolution, their task-specific designs lack the versatility to handle the diverse low-level vision challenges encountered in practice. To bridge this gap, we propose the first unified Low-level Pathology Foundation Model (LPFM), capable of enhancing image quality in restoration tasks, including super-resolution, deblurring, and denoising, as well as facilitating image translation tasks like virtual staining (H&E and special stains), all through a single adaptable architecture. Our approach introduces a contrastive pre-trained encoder that learns transferable, stain-invariant feature representations from 190 million unlabeled pathology images, enabling robust identification of degradation patterns. A unified conditional diffusion process dynamically adapts to specific tasks via textual prompts, ensuring precise control over output quality. Trained on a curated dataset of 87,810 whole slied images (WSIs) across 34 tissue types and 5 staining protocols, LPFM demonstrates statistically significant improvements (p<0.01) over state-of-the-art methods in most tasks (56/66), achieving Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) gains of 10-15% for image restoration and Structural Similarity Index Measure (SSIM) improvements of 12-18% for virtual staining.