Analysen av glandulär morfologi inom kolon histopatologi bilder är ett viktigt steg för att bestämma graden av tjocktarmscancer. Trots vikten av denna uppgift, manuell segmentering är mödosam, tidskrävande och kan lida av subjektivitet bland patologer. Ökningen av beräkningspatologi har lett till utvecklingen av automatiserade metoder för körtelsegmentering som syftar till att övervinna utmaningarna med manuell segmentering. Denna uppgift är dock icke-trivial på grund av den stora variationen i glandulärt utseende och svårigheten att skilja mellan vissa glandulära och icke-glandulära histologiska strukturer. Dessutom är ett mått på osäkerhet avgörande för det diagnostiska beslutsfattandet. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk som motverkar förlusten av information som orsakas av max-pooling genom att återinföra den ursprungliga bilden vid flera punkter inom nätverket. Vi använder också attrous rumslig pyramid pooling med varierande dilateringshastigheter för att bevara upplösningen och multi-level aggregering. För att inkorporera osäkerhet inför vi slumpmässiga omvandlingar under testtiden för ett förbättrat segmenteringsresultat som samtidigt genererar en osäkerhetskarta, som belyser områden av tvetydighet. Vi visar att denna karta kan användas för att definiera ett mått för att bortse från förutsägelser med hög osäkerhet. Det föreslagna nätverket uppnår state-of-the-art prestanda på Glas utmaning dataset och på en andra oberoende colorectal adenocarcinom dataset. Dessutom utför vi körtelexpeditionssegmentering på helslidebilder från ytterligare två datauppsättningar för att belysa hur generell vår metod är. Som en förlängning, introducerar vi MILD-Net + för samtidig körtel och lumen segmentering, för att öka den diagnostiska kraften i nätverket.
REF utförde körtelsegmentering med hjälp av en modifierad CNN som återinförde den ursprungliga bilden vid flera punkter inom nätverket för att hjälpa till att minska informationsförlusten som orsakas av max poolning.
MILD-Net: Minimal Information Loss Dilated Network for Gland Instance Segmentation in Colon Histology Images
{'venue': 'Medical Image Analysis vol. 52, pp. 199-211, Feb. 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}