Segmentering av histopatologiska sektioner är ett allmänt krav inom digital patologi och på grund av den stora variationen i biologisk vävnad, maskininlärning tekniker har visat överlägsen prestanda jämfört med standard bildbehandlingsmetoder. Som en del av GAS@MICCAI2015 kolonkörtelsegmentering utmaning, presenterar vi en lärande-baserad algoritm för att segmentera körtlar i vävnad av godartad och malign kolorektal cancer. Bilder förbehandlas enligt HematoxylinEosin färgning protokoll och två djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) utbildas som pixel klassificerare. CNN-prognoserna legaliseras sedan med hjälp av en figur-mark segmentering baserad på viktad total variation för att producera det slutliga segmenteringsresultatet. På två testuppsättningar uppnår vår strategi en vävnadsklassificeringsnoggrannhet på 98% och 94%, med hjälp av den inneboende förmågan hos vårt system att skilja mellan benign och malign vävnad.
För detta ändamål, Kainz m.fl. REF presenterade en djup konvolutionell neural nätverk baserad pixel klassificerare för semantisk segmentering av kolonkörtel bilder.
Semantic Segmentation of Colon Glands with Deep Convolutional Neural Networks and Total Variation Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}