Att märka en histopatologisk bild som att ha cancerdrabbade regioner eller inte är en kritisk uppgift i cancerdiagnosen; det är också kliniskt viktigt att segmentera cancervävnaden och gruppera dem i olika klasser. Befintliga övervakade metoder för bildklassificering och segmentering kräver detaljerade manuella annoteringar för cancer pixlar, som är tidskrävande att få. I detta dokument föreslår vi en ny inlärningsmetod, flera klustererade exempel lärande (MCIL) (längs raden av svagt övervakat lärande) för histopatologi bildsegmentering. Den föreslagna MCIL-metoden utför samtidigt bildnivåklassificering (cancer jämfört med icke-cancerbild), medicinsk bildsegmentering (cancer jämfört med icke-cancervävnad) och patch-nivåklustring (olika klasser). Vi inbäddar klusterkonceptet i flerfaldig inlärning (MIL) inställning och härleder en principiell lösning för att utföra ovanstående tre uppgifter i en integrerad ram. Dessutom inför vi kontextuella begränsningar som en föregångare för MCIL, vilket ytterligare minskar tvetydigheten i MIL. Experimentella resultat på histopatologiska koloncancerbilder och cytologiska bilder visar den stora fördelen med MCIL framför de konkurrerande metoderna.
MCIL algoritm REF kan samtidigt utföra bildnivåklassificering, patchlevel-segmentering och patch-level-klustring.
Weakly supervised histopathology cancer image segmentation and classification
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}