Morfologin av körtlar har rutinmässigt använts av patologer för att bedöma malignitet graden av adenocarcinom. Exakt segmentering av körtlar från histologiska bilder är ett avgörande steg för att få tillförlitlig morfologisk statistik för kvantitativ diagnos. I detta dokument föreslog vi ett effektivt djupt kontur-aware nätverk (DCAN) för att lösa detta utmanande problem inom en enhetlig multi-task läranderam. I det föreslagna nätverket utforskas kontextuella funktioner på flera nivåer från den hierarkiska arkitekturen med hjälp av övervakning för korrekt körtelsegmentering. Vid inkorporering med multi-task legalisering under träningen kan den diskriminativa förmågan hos mellanfunktioner förbättras ytterligare. Dessutom kan vårt nätverk inte bara producera exakta sannolikhetskartor över körtlar, utan också avbilda tydliga konturer samtidigt för att separera klustererade objekt, vilket ytterligare ökar körtelsegmenteringsprestandan. Denna enhetliga ram kan vara effektiv när den tillämpas på storskaliga histopatologiska data utan att ta till ytterligare steg för att generera konturer baserade på låg nivå signaler för post-separation. Vår metod vann 2015 MICCAI Gland Segmentation Challenge av 13 konkurrenskraftiga lag, överträffar alla andra metoder med en betydande marginal.
Nyligen har FCNs framgångsrikt tillämpas på problemet med körtel segmentering i kolon histologi bilder REF.
DCAN: Deep Contour-Aware Networks for Accurate Gland Segmentation
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}