Automatiserad bröstcancer multi-klassificering från histopatologiska bilder spelar en nyckelroll i datorstödd bröstcancer diagnos eller prognos. Bröstcancer multi-klassificering är att identifiera underordnade klasser av bröstcancer (Ductal carcinom, Fibroadenom, Lobular karcinom, etc.). Emellertid, bröstcancer multi-klassificering från histopatologiska bilder står inför två huvudsakliga utmaningar från: (1) de stora svårigheterna i bröstcancer multi-klassificeringsmetoder kontrasterar mot klassificeringen av binära klasser (benign och malign), och (2) subtila skillnader i flera klasser på grund av den breda variationen av högupplösta bildframträdanden, hög koherens av cancerceller, och omfattande inhomogenitet av färgfördelning. Därför är automatiserad bröstcancer multiklassificering från histopatologiska bilder av stor klinisk betydelse men har aldrig undersökts. Befintliga arbeten i litteraturen fokuserar endast på den binära klassificeringen men stöder inte ytterligare kvantitativ bedömning av bröstcancer. I denna studie föreslår vi en multiklassificeringsmetod för bröstcancer med hjälp av en nyligen föreslagen modell för djupinlärning. Den strukturerade modellen för djupinlärning har uppnått anmärkningsvärd prestanda (i genomsnitt 93,2% noggrannhet) på en storskalig datauppsättning, som visar styrkan i vår metod att tillhandahålla ett effektivt verktyg för bröstcancer multi-klassificering i kliniska miljöer.
Han och Al. I REF föreslogs ett ramverk för multiklassificering av bröstcancer med hjälp av en gruppstrukturbaserad modell för djupa konvolutionella neurala nätverk (CSDCNN).
Breast Cancer Multi-classification from Histopathological Images with Structured Deep Learning Model
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}