Abstract-Automated nuclear detection är ett kritiskt steg för ett antal datorstödda patologi relaterade bildanalys algoritmer såsom för automatisk klassificering av bröstcancer vävnadsprover. Nottingham Histologic Score systemet är i hög grad korrelerad med formen och utseendet av bröstcancer nuklei i histopatologiska bilder. Automatiserad nuclear detektion kompliceras dock av 1) det stora antalet nuclei och storleken av hög upplösning digitaliserade patologiska bilder, och 2) variabiliteten i storlek, form, utseende, och textur av den individuella nuclei. Nyligen har det funnits intresse för tillämpningen av "Deep Learning" strategier för klassificering och analys av big image data. Histopatologi, med tanke på dess storlek och komplexitet, utgör ett utmärkt användningsområde för tillämpning av strategier för djupinlärning. I detta dokument presenteras en Stacked Sparse Autoencoder (SSAE), ett exempel på en djupinlärningsstrategi, för effektiv nukleidetektering på högupplösta histopatologiska bilder av bröstcancer. SSAE lär sig hög nivå funktioner från bara pixel intensiteter ensam för att identifiera särskiljande egenskaper hos nuklei. En skjutfönster åtgärd tillämpas på varje bild för att representera bild fläckar via hög nivå funktioner som erhålls via auto-encoder, som sedan matas till en klassificering som kategoriserar varje bild patch som nukleär eller icke-nukleär.
REF utforska en staplad sparse auto-encoder att lära sig hög nivå funktioner skjutbara fönster fläckar, som matas in i en softmax klassificering för att kategorisera som nukleära eller icke-nukleära prover, och få lovande nuklei detektion resultat på bröstcancer histopatologi bilder.
Stacked Sparse Autoencoder (SSAE) for Nuclei Detection on Breast Cancer Histopathology Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}