Att märka en histopatologisk bild som att ha cancerdrabbade regioner eller inte är en kritisk uppgift i cancerdiagnosen; det är också kliniskt viktigt att segmentera cancervävnaden och gruppera dem i olika klasser. Befintliga övervakade metoder för bildklassificering och segmentering kräver detaljerade manuella annoteringar för cancer pixlar, som är tidskrävande att få. I detta dokument föreslår vi en ny inlärningsmetod, flera klustererade exempel lärande (MCIL) (längs raden av svagt övervakat lärande) för histopatologi bildsegmentering. Den föreslagna MCIL-metoden utför samtidigt bildnivåklassificering (cancer jämfört med icke-cancerbild), medicinsk bildsegmentering (cancer jämfört med icke-cancervävnad) och patch-nivåklustring (olika klasser). Vi inbäddar klusterkonceptet i flerfaldig inlärning (MIL) inställning och härleder en principiell lösning för att utföra ovanstående tre uppgifter i en integrerad ram. Dessutom inför vi kontextuella begränsningar som en föregångare för MCIL, vilket ytterligare minskar tvetydigheten i MIL. Experimentella resultat på histopatologiska koloncancerbilder och cytologiska bilder visar den stora fördelen med MCIL framför de konkurrerande metoderna.
Xu och al. REF föreslår en histopatologisk bildsegmenteringsalgoritm där begreppet flerfaldigt lärande (MCIL) introduceras.
Weakly supervised histopathology cancer image segmentation and classification
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}