Datorstödd diagnos (CAD) är ett lovande verktyg för exakt och konsekvent diagnos och prognos. Celldetektering och segmentering är viktiga steg för CAD. Dessa uppgifter är utmanande på grund av variationer i cellformer, vidrörande celler och rörig bakgrund. I det här dokumentet presenterar vi en celldetekterings- och segmenteringsalgoritm med hjälp av den glesa rekonstruktionen med triviala mallar och en staplad denoiserande autoencoder (sDAE). Den sparsamma rekonstruktionen hanterar formvariationerna genom att representera en testplåster som en linjär kombination av former i den lärda ordboken. Triviala mallar används för att modellera de rörande delarna. SDAE, utbildad med originaldata och deras strukturerade etiketter, används för cellsegmentering. Såvitt vi vet är detta den första studien att tillämpa sparsam rekonstruktion och SDAE med strukturerade etiketter för celldetektering och segmentering. Den föreslagna metoden testas i stor utsträckning på två datamängder som innehåller mer än 3000 celler som erhålls från hjärntumörer och lungcancerbilder. Vår algoritm uppnår den bästa prestandan jämfört med andra state of the arts.
En annan staplad auto-encoder baserad metod rapporteras i REF för cell detektion och segmentering i mikroskopi bilder.
Robust Cell Detection and Segmentation in Histopathological Images Using Sparse Reconstruction and Stacked Denoising Autoencoders
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}