Vi undersöker problemet med klassificering inom en medicinsk bild-data-uppsättning baserat på en funktion vektor extraheras från det djupaste lagret av förtränade Convolution Neural Networks. Vi har använt funktioner vektorer från flera förtränade strukturer, inklusive nätverk med / utan överföring lärande för att utvärdera prestandan av förtränade djupa funktioner jämfört med CNNs som har utbildats av den specifika datauppsättningen samt effekten av överföring lärande med ett litet antal prover. Alla experiment görs på Kimia Path24 dataset som består av 27 055 histopatologiska träningsplåster i 24 vävnadsstrukturklasser tillsammans med 1 325 testplåster för utvärdering. Resultatet visar att förskolade nätverk är ganska konkurrenskraftiga mot utbildning från grunden. Dessutom verkar finjustering inte lägga till några påtagliga förbättringar för VGG16 för att motivera ytterligare utbildning medan vi observerade betydande förbättringar i hämtning och klassificering noggrannhet när vi finjusterade Invigningsstrukturen.
Kieffer m.fl. REF använde förtränade djupnätverk för att extrahera vektorer.
Convolutional neural networks for histopathology image classification: Training vs. Using pre-trained networks
{'venue': '2017 Seventh International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA)', 'journal': '2017 Seventh International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}