Abstrakt. Konvolutionella neurala nätverk har lett till betydande genombrott inom området medicinsk bildanalys. Men uppgiften att bröstcancer segmentering i helslide bilder (WSI) är fortfarande underskattad. WSI är stora histopatologiska bilder med extremt hög upplösning. Konstruerad av hårdvara och synfält, med hjälp av highmagnification patchar kan sakta ner inference processen och med hjälp av låg-magnification patchar kan orsaka förlust av information. I detta dokument strävar vi efter att uppnå två till synes motstridiga mål för bröstcancersegmentering: exakta och snabba förutsägelser. Vi föreslår en enkel men effektiv ram Förstärkt Auto-Zoom Net (RAZN) för att ta itu med denna uppgift. Motiverad av zoom-in drift av en patolog med hjälp av ett digitalt mikroskop, RAZN lär sig ett policynätverk för att avgöra om zoomning krävs i en given region av intresse. Eftersom zoom-in-åtgärden är selektiv är RAZN robust mot obalanserade och bullriga sanningsetiketter på marken och kan effektivt minska övermonteringen. Vi utvärderar vår metod på en offentlig bröstcancer dataset. RAZN överträffar både enskaliga och flerskaliga baslinjestrategier och uppnår bättre noggrannhet vid låga inferenskostnader.
Dong et al REF föreslog ett enkelt men effektivt ramverk förstärkt AutoZoom Net (RAZN).
Reinforced Auto-Zoom Net: Towards Accurate and Fast Breast Cancer Segmentation in Whole-slide Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}