Abstract-Detektion och klassificering av cellkärnor i histopatologi bilder av cancerös vävnad fläckas med standard hematoxylin och eosin fläck är en utmanande uppgift på grund av cellulär heterogenitet. Djupt lärande har visat sig ge uppmuntrande resultat på histopatologiska bilder i olika studier. I detta dokument föreslår vi ett rumsligt konvolutionellt neuralt nätverk (SC-CNN) för att utföra kärndetektering. SC-CNN regresserar sannolikheten för att en pixel är centrum för en kärna, där höga sannolikhetsvärden är rumsligt begränsade för att lokalisera i närheten av kärnornas centra. För klassificering av nuclei föreslår vi en ny neighboring Ensemble Predictor (NEP) i kombination med CNN för att mer exakt förutsäga klassmärkningen av upptäckta cellkärnor. De föreslagna metoderna för detektion och klassificering kräver inte segmentering av nuklein. Vi har utvärderat dem på en stor uppsättning av kolorektal adenocarcinom bilder, bestående av mer än 20.000 kommenterade kärnor som tillhör fyra olika klasser. Våra resultat visar att den gemensamma upptäckten och klassificeringen av de föreslagna SC-CNN och NEP ger den högsta genomsnittliga F1-poängen jämfört med andra nyligen publicerade metoder. De föreslagna metoderna skulle kunna vara till nytta för patologiska metoder när det gäller kvantitativ analys av vävnadsbeståndsdelar i helslidebilder och potentiellt leda till en bättre förståelse av cancer. Index Terms-konvolutionella neurala nätverk, djupinlärning, histologi bildanalys, kärndetektering.
Nyligen, REF föreslå en ny rumsligt begränsad konvolutionella neurala nätverk och uppnå lovande prestanda för celldetektering i rutinmässiga kolon cancer histologi bilder.
Locality Sensitive Deep Learning for Detection and Classification of Nuclei in Routine Colon Cancer Histology Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}