Abstract-I denna uppsats utvecklar vi en ny svagt övervakad inlärningsalgoritm för att lära sig att segmentera cancerdrabbade regioner i histopatologiska bilder. Vårt arbete är under en flera instans lärande ramar (MIL) med en ny formulering, djup svag övervakning (DWS); vi föreslår också ett effektivt sätt att införa begränsningar för våra neurala nätverk för att hjälpa inlärningsprocessen. Bidragen från vår algoritm är trefaldiga: (1) Vi bygger ett end-to-end inlärningssystem som segmenterar cancerdrabbade regioner med fullt konvolutionella nätverk (FCN) där image-toimage svagt övervakad lärande utförs. (2) Vi utvecklar en djup veckas tillsynsformulering för att utnyttja flerskaligt lärande under svag övervakning inom fullt konvolutionella nätverk. (3) Begränsningar av positiva fall införs i vår strategi för att effektivt utforska ytterligare svagt övervakad information som är lätt att få tag i och som har ett betydande uppsving i inlärningsprocessen. Den föreslagna algoritmen, förkortad som DWS-MIL, är lätt att implementera och kan tränas effektivt. Vårt system visar toppmoderna resultat på storskaliga histopatologiska bilddataset och kan tillämpas på olika tillämpningar inom medicinsk avbildning utöver histopatologiska bilder som MRI, CT och ultraljudsbilder.
En svagt övervakad djupinlärningsalgoritm utvecklades för att segmentera cancerdrabbade regioner från histopatologiska bilder REF.
Constrained Deep Weak Supervision for Histopathology Image Segmentation
{'venue': 'IEEE transactions on medical imaging', 'journal': 'IEEE transactions on medical imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}