Abstract-mikroskopisk analys av bröstvävnad är nödvändig för en definitiv diagnos av bröstcancer som är den vanligaste cancer bland kvinnor. Patologi undersökning kräver tidskrävande skanning genom vävnadsbilder under olika förstoringsnivåer för att hitta kliniska bedömningar ledtrådar för att producera korrekta diagnoser. Framsteg inom digital bildteknik erbjuder bedömning av patologiska bilder med hjälp av datorseende och maskininlärningsmetoder som kan automatisera några av uppgifterna i det diagnostiska patologiska arbetsflödet. En sådan automatisering skulle kunna vara till nytta för att uppnå snabb och exakt kvantifiering, minska observatörens variabilitet och öka objektiviteten. I detta arbete föreslår vi att man klassificerar bröstcancerhistopatologiska bilder oberoende av deras förstoringar med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN). Vi föreslår två olika arkitekturer; enkel uppgift CNN används för att förutsäga malignitet och multi-task CNN används för att förutsäga både malignitet och bild förstoringsnivå samtidigt. Utvärderingar och jämförelser med tidigare resultat görs på BreaKHis dataset. Experimentella resultat visar att vår förstoringsoberoende CNN-strategi förbättrade prestandan för förstoringsspecifik modell. Våra resultat i denna begränsade uppsättning av träningsdata är jämförbara med tidigare toppmoderna resultat som erhållits genom handgjorda funktioner. Till skillnad från tidigare metoder har dock vår strategi potential att direkt dra nytta av ytterligare utbildningsdata, och sådana ytterligare data kan fångas upp med samma eller andra förstoringsnivåer än tidigare data.
Andra intressanta experimentella resultat erhölls för samma datauppsättning enligt den metod som föreslogs i REF genom att klassificera bröstcancerhistologiska bilder oberoende av bildförstoringsfaktorn.
Deep learning for magnification independent breast cancer histopathology image classification
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}