In the last years, neural networks have proven to be a powerful framework for various image analysis problems. However, some application domains have specific limitations. Notably, digital pathology is an example of such fields due to tremendous image sizes and quite limited number of training examples available. In this paper, we adopt state-of-the-art convolutional neural networks (CNN) architectures for digital pathology images analysis. We propose to classify image patches to increase effective sample size and then to apply an ensembling technique to build prediction for the original images. To validate the developed approaches, we conducted experiments with \textit{Breast Cancer Histology Challenge} dataset and obtained 90\% accuracy for the 4-class tissue classification task.


翻译:过去几年来,神经网络被证明是各种图像分析问题的强大框架,然而,一些应用领域有具体的局限性。值得注意的是,数字病理学是这类领域的一个实例,因为图像大小巨大,培训实例数量有限。在本文件中,我们采用了最先进的神经神经网络结构来进行数字病理图象分析。我们提议对图像补丁进行分类,以提高有效的样本规模,然后采用组合技术为原始图像建立预测。为了验证已经开发的方法,我们用\textit{Breast Cast Cast Cristic HistlogyChallenge} 数据集进行了实验,并获得了四级组织分类任务的90 % 的精确度。

7
下载
关闭预览

相关内容

神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
(TensorFlow)实时语义分割比较研究
机器学习研究会
9+阅读 · 2018年3月12日
语义分割+视频分割开源代码集合
极市平台
35+阅读 · 2018年3月5日
【推荐】卷积神经网络类间不平衡问题系统研究
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月18日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
W-net: Bridged U-net for 2D Medical Image Segmentation
Arxiv
19+阅读 · 2018年7月12日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
(TensorFlow)实时语义分割比较研究
机器学习研究会
9+阅读 · 2018年3月12日
语义分割+视频分割开源代码集合
极市平台
35+阅读 · 2018年3月5日
【推荐】卷积神经网络类间不平衡问题系统研究
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月18日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员