Histopatologiska bilder är avgörande för studier av komplexa sjukdomar som cancer. De histologiska egenskaperna hos nuklei spelar en nyckelroll i sjukdomsdiagnos, prognos och analys. I detta arbete föreslår vi en sparse Convolutional Autoencoder (CAE) för helt oövervakad, samtidig kärndetektering och funktionsextraktion i histopatologiska vävnadsbilder. Vår CAE upptäcker och kodar nuclei i bild fläckar i vävnadsbilder till glesa funktion kartor som kodar både plats och utseende av nuclei. Vår CAE är det första oövervakade detekteringsnätverket för datorseende applikationer. Den pretränade kärnan upptäckt och funktioner extraktion moduler i vår CAE kan finjusteras för övervakad lärande på ett end-to-end mode. Vi utvärderar vår metod på fyra datauppsättningar och minskar de senaste metodernas fel upp till 42%. Vi kan uppnå jämförbar prestanda med endast 5% av den fullt övervakade notationskostnaden.
I REF föreslogs en Convolutional Sparse AE för samtidig kärndetektering och funktionsextraktion i histologiska vävnadsbilder.
Sparse Autoencoder for Unsupervised Nucleus Detection and Representation in Histopathology Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}