International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) hade en stor utmaning att utvärdera beräkningssystem för automatisk upptäckt av metastaserad bröstcancer i hela bildbilder av indikator lymfkörtelbiopsier. Vårt team vann båda tävlingarna i den stora utmaningen, få ett område under mottagarens driftkurva (AUC) på 0.925 för uppgiften att helbildsbild klassificering och en poäng på 0.7051 för tumör lokalisering uppgift. En patolog granskade självständigt samma bilder, erhålla en hel bild bild klassificering AUC på 0.966 och en tumör lokalisering poäng på 0.733. Genom att kombinera vårt djupinlärningssystems förutsägelser med den mänskliga patologens diagnoser ökade patologens AUC till 0,995, vilket motsvarar en cirka 85 procents minskning av den mänskliga felfrekvensen. Dessa resultat visar kraften i att använda djup inlärning för att producera betydande förbättringar i noggrannheten av patologiska diagnoser.
Ett djupt lärande-baserat system föreslås för att upptäcka metastaserande cancer från hela bildbilder, som vann Camelyon Grand Challenge 2016 REF.
Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}