ABSTRACT Under de senaste åren har klassificeringen av bröstcancer varit föremål för intresse inom hälso- och sjukvårdsinformation, eftersom det är den andra huvudorsaken till cancerrelaterade dödsfall hos kvinnor. Bröstcancer kan identifieras med hjälp av en biopsi där vävnad avlägsnas och studeras under mikroskop. Diagnosen är baserad på kvalificeringen av histopatologen, som kommer att leta efter onormala celler. Men om histopatologen inte är vältränad, kan detta leda till fel diagnos. Med de senaste framstegen inom bildbehandling och maskininlärning finns det ett intresse av att försöka utveckla ett tillförlitligt mönsterigenkänningssystem för att förbättra kvaliteten på diagnosen. I den här artikeln jämför vi två maskininlärningsmetoder för automatisk klassificering av bröstcancerhistologibilder till godartade och maligna och till godartade och maligna underklasser. Den första metoden är baserad på extraktion av en uppsättning handgjorda funktioner kodas av två kodningsmodeller (påse av ord och lokala begränsningar linjär kodning) och tränas av stöd vektor maskiner, medan den andra metoden bygger på utformningen av konvolutionella neurala nätverk. Vi har också testat experimentellt datasetförstärkande tekniker för att förbättra noggrannheten i det konvolutionella neurala nätverket samt ''Handlade funktioner + konvolutionella neurala nätverk'' och '''konvolutionella neurala nätverk funktioner + klassificerare'' konfigurationer. Resultaten visar att konvolutionella neurala nätverk överträffade den handgjorda funktionsbaserade klassificeringen, där vi uppnådde noggrannhet mellan 96,15 % och 98,33 % för den binära klassificeringen och 83,31 % och 88,23 % för den flerklassiga klassificeringen. INDEX TERMS Histologi bilder, konvolutionella neurala nätverk, konstruerade funktioner, påse med ord, lokalitet begränsad linjär kodning.
Författarna i REF föreslog en jämförelse mellan två metoder (handgjorda och CNN baserade) för klassificering av bröstcancerhistoologiska bilder, som visar att deras CNN arkitektur överträffar den senaste tekniken på BreakHis dataset.
Classification of Breast Cancer Based on Histology Images Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}