Abstrakt. I detta dokument introducerar vi ett konceptuellt enkelt nätverk för att generera discriminativa vävnads-nivå segmentering masker i syfte att bröstcancer diagnos. Vår metod segmenterar effektivt olika typer av vävnader i bröstbiopsi bilder samtidigt förutsäga en diskriminerande karta för att identifiera viktiga områden i en bild. Vårt nätverk, Y-Net, utökar och generaliserar U-Net genom att lägga till en parallell gren för diskriminerande kartgenerering och genom att stödja convolutional block modularity, vilket gör det möjligt för användaren att justera nätverkseffektivitet utan att ändra nätverket topologi. Y-Net levererar toppmodern segmenteringsnoggrannhet samtidigt som du lär dig 6,6× färre parametrar än dina närmaste konkurrenter. Tillägget av beskrivande kraft från Y-Nets discriminativa segmentering masker förbättrar diagnostisk klassificering noggrannhet med 7% jämfört med toppmoderna metoder för diagnostisk klassificering. Källa: https://sacmehta.github.io/YNet.
Mehat m.fl. REF föreslog en Y-Net, med parallella diskriminativa och konvolutionella modularitet, för den gemensamma segmentering och klassificering av bröstbiopsi bilder.
Y-Net: Joint Segmentation and Classification for Diagnosis of Breast Biopsy Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}