Abstrakt. Djupa neurala nätverk har infört betydande framsteg inom området maskininlärning-baserad analys av digitala patologi bilder inklusive prostatavävnad bilder. Med hjälp av överföring av lärande, klassificering och segmentering prestanda neurala nätverk modeller har ytterligare ökat. På grund av frånvaron av stora, utförligt kommenterade, offentligt tillgängliga prostatahistopatologiska datauppsättningar, använder flera tidigare studier datauppsättningar från välstuderade datorseende uppgifter som ImageNet dataset. I detta arbete föreslår vi ett överföringsutbildningsprogram från brösthistopatologiska bilder för att förbättra prostatacancerdetektionen. Vi validerar vår strategi på kommenterade prostata hela bildbilder genom att använda en offentligt tillgänglig brösthistopatologi data som förträning. Vi visar att den föreslagna crosscancer tillvägagångssätt överträffar överföring lärande från ImageNet dataset.
Khan och Al. REF försök att förbättra prostatacancer upptäckt genom finjustering på en bröstcancer dataset.
Improving Prostate Cancer Detection with Breast Histopathology Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}