Vi tränade och tillämpade en kodare-dekoder modell för att semantiskt segmentera bröstbiopsi bilder i biologiskt meningsfull vävnadsetiketter. Eftersom konventionella encoderdecoder nätverk inte kan tillämpas direkt på stora biopsi bilder och de olika storlek strukturer i biopsier innebär nya utmaningar, föreslår vi fyra ändringar: (1) ett indata-aware kodning block för att kompensera för informationsförlust, (2) ett nytt tätt anslutningsmönster mellan kodare och dekoder, (3) täta och glesa dekodrar för att kombinera multi-level funktioner, (4) ett multi-upplösningsnätverk som sammansmälter resultaten av kodare-dekodrar kör på olika upplösningar. Vår modell överträffar ett funktionsbaserat tillvägagångssätt och konventionella kodare från litteraturen. Vi använder semantiska segmenteringar som produceras med vår modell i en automatiserad diagnosuppgift och får högre noggrannhet än en baslinjemetod som använder en SVM för funktionsbaserad segmentering, båda med samma segmenteringsbaserade diagnostiska funktioner.
Mehta m.fl. REF använde en kodare-dekoder modell för att utföra flera klasser semantisk segmenteringa på bröstvävnad.
Learning to Segment Breast Biopsy Whole Slide Images
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}