基于经典与深度神经网络的乳腺组织病理图像分析综述
图像与视频处理
2020-07-02 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
乳腺癌是女性中最常见且致死率最高的癌症之一。由于组织病理图像包含充足的表型信息，其在乳腺癌的诊断与治疗中起着不可或缺的作用。为提高乳腺组织病理图像分析（BHIA）的准确性和客观性，人工神经网络（ANN）方法被广泛用于乳腺组织病理图像的分割与分类任务。本综述中，我们给出基于 ANN 的 BHIA 技术全面概览。首先，我们将 BHIA 系统分为经典神经网络与深度神经网络以深入调研。随后，给出基于 BHIA 系统的相关研究。之后，我们分析现有模型以发现最适宜的算法。最后，提供公开可用数据集及其下载链接，以方便未来研究者。
引用
@article{arxiv.2003.12255,
title = {A Comprehensive Review for Breast Histopathology Image Analysis Using Classical and Deep Neural Networks},
author = {Xiaomin Zhou and Chen Li and Md Mamunur Rahaman and Yudong Yao and Shiliang Ai and Changhao Sun and Xiaoyan Li and Qian Wang and Tao Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.12255},
year = {2020}
}
备注
25 pages,19 figures