Abstrakt. Vi föreslår en ny modell för digital patologisegmentering, baserad på observationen att histopatologiska bilder i sig är symmetriska under rotation och reflektion. Den föreslagna modellen utnyttjar de senaste rönen om rotationsjämlikvarianta CNN och utnyttjar dessa symmetrier på ett principfast sätt. Vi presenterar en visuell analys som visar förbättrad stabilitet på förutsägelser, och visar att utnyttja rotation equivariance avsevärt förbättrar tumördetektion prestanda på en utmanande lymfkörtel metastaser dataset. Vi presenterar vidare en ny härledd datauppsättning för att möjliggöra principiell jämförelse av modeller för maskininlärning, i kombination med ett initialt riktmärke. Genom denna datauppsättning blir uppgiften för histopatologidiagnos tillgänglig som ett utmanande riktmärke för grundläggande maskininlärning forskning.
Veeling m.fl. REF föreslog rotation equivariant CNNs visar att rotation equivariance förbättrade tumördetektering på en utmanande lymfkörtel metastaser dataset.
Rotation Equivariant CNNs for Digital Pathology
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}