Abstract-Automation-assisterad cervikal screening via Pap utstryk eller vätskebaserad cytologi (LBC) är en mycket effektiv cellavbildning baserad cancer detektion verktyg, där celler delas upp i "onormala" och "normala" kategorier. Framgången för de flesta traditionella klassificeringsmetoder bygger dock på förekomsten av exakta cellsegmenteringar. Trots sextio års forskning inom detta område är noggrann segmentering fortfarande en utmaning i närvaro av cellkluster och patologier. Dessutom bygger tidigare klassificeringsmetoder endast på extraktion av handgjorda egenskaper, såsom morfologi och textur. Detta dokument tar upp dessa begränsningar genom att föreslå en metod för att direkt klassificera cervikala celler - utan föregående segmentering - baserade på djupa funktioner, med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (ConvNets). För det första är ConvNet förträngd på en naturlig bild dataset. Den finjusteras därefter på en cervikal celldatauppsättning bestående av adaptivt återprovtagna bildfläckar grovt centrerade på nukleinerna. I testfasen används aggregering för att i genomsnitt beräkna poäng för en liknande uppsättning av bildplåster. Den föreslagna metoden utvärderas på både pappersutstryk och LBC-datauppsättningar. Resultaten visar att vår metod överträffar tidigare algoritmer i klassificeringsnoggrannhet (98,3%), area under kurvan (AUC) (0,99) värden, och särskilt specificitet (98,3%), när den appliceras på Herlev-riktmärket Pap utstryksdata och utvärderas med hjälp av femfaldig korsvalidering. Liknande överlägsna prestanda uppnås också på HEMLBC-datauppsättningen (H&E-färgade manuella LBC). Vår metod är lovande för utvecklingen av automationsassisterade avläsningssystem vid primär cervixscreening.
I REF presenterade författarna en metod för att klassificera cervikala celler utan föregående segmentering baserat på djupa funktioner, med hjälp av konvolutionella neurala nätverk.
DeepPap: Deep Convolutional Networks for Cervical Cell Classification
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 19 May 2017, Volume: 21 Issue: 6', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}