Mammogram klassificering är direkt relaterad till datorstödd diagnos av bröstcancer. Traditionella metoder bygger på regioner av intresse (ROI) som kräver stora ansträngningar för att kommentera. Inspirerad av framgången med att använda djupa konvolutionella funktioner för naturlig bildanalys och multi-intance learning (MIL) för att märka en uppsättning fall/patcher, föreslår vi end-to-end utbildade djupa multiintance nätverk för massklassificering baserad på hela mammogram utan ovannämnda ROI. Vi utforskar tre olika system för att bygga djupa multi-instance nätverk för hela mammografi klassificering. Experimentella resultat av datauppsättningen INbreast visar att de föreslagna nätverken är robusta jämfört med tidigare arbeten med hjälp av segmenterings- och detektionsanmärkningar. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Genom att rangordna patchar och definiera tre typer av förluster för olika system, Zhu et al. föreslog en endto-end djup multi-intance nätverk för att uppnå massklassificering för hela mammogram REF.
Deep Multi-instance Networks with Sparse Label Assignment for Whole Mammogram Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}