基于卷积神经网络从显微图像分类急性淋巴细胞白血病
计算机视觉与模式识别
2020-04-02 v2
摘要
当流式细胞术的昂贵设备不可用时，检查血液显微图像以诊断白血病是必要的。自动化系统可以减轻医学专家进行此项检查的负担，并可能特别有助于快速筛查大量患者。我们提出了一种简单而有效的分类方法，使用带有挤压-激励（Squeeze-and-Excitation）模块的 ResNeXt 卷积神经网络。该方法在 C-NMC 在线挑战赛中得到评估，并在测试集上取得了 88.91% 的加权 F1 分数。代码可在 https://github.com/jprellberg/isbi2019cancer 获取。
引用
@article{arxiv.1906.09020,
title = {Acute Lymphoblastic Leukemia Classification from Microscopic Images using Convolutional Neural Networks},
author = {Jonas Prellberg and Oliver Kramer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.09020},
year = {2020}
}