Bröstcancer är en av de främsta orsakerna till cancerdöden i världen. Diagnosen av biopsi vävnad med hematoxylin och eosin fläckade bilder är icke-trivial och specialister är ofta oense om den slutliga diagnosen. Datorstödda diagnossystem bidrar till att minska kostnaderna och öka effektiviteten i denna process. Konventionella klassificeringsmetoder bygger på särskilda utvinningsmetoder som är utformade för ett specifikt problem som grundar sig på fältkunskap. För att övervinna de många svårigheterna med de funktionsbaserade tillvägagångssätten håller metoder för djupt lärande på att bli viktiga alternativ. En metod för klassificering av hematoxylin och eosinfläckade bröstbiopsi bilder med hjälp av Convolutional Neural Networks (CNNs) föreslås. Bilder klassificeras i fyra klasser, normal vävnad, benign lesion, in situ karcinom och invasiv karcinom, och i två klasser, karcinom och icke-karcinom. Arkitekturen i nätverket är utformad för att hämta information på olika skalor, inklusive både nuclei och övergripande vävnadsorganisation. Denna design gör det möjligt att utvidga det föreslagna systemet till helslide histologiska bilder. De funktioner som extraheras av CNN används också för att träna en Support Vector Machine klassificering. Noggrannhet på 77,8% för fyra klasser och 83,3% för karcinom/icke-karcinom uppnås. Känsligheten i vår metod för cancerfall är 95,6%.
Ett försök att tillämpa djupinlärning tekniker för bröstcancer histologiska bilder har redan gjorts - konvolutionella neurala nätverk visade sig vara till stor nytta i denna uppgift REF möjliggör att uppnå noggrannhet på 77,8 % för fyra klasser (normala, godartade, in situ och invasiva) och 83,3 % för cancer jämfört med icke-karcinom klassificering uppgift.
Classification of breast cancer histology images using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}