利用深度神经网络在 H&E 图像中自动检测淋巴细胞
计算机视觉与模式识别
2016-12-13 v1
摘要
在 H&E 图像中自动检测淋巴细胞是许多组织图像分析算法中必不可少的第一步。一种准确且鲁棒的自动淋巴细胞检测方法在计算机科学和临床研究中都具有重要意义。现有的大多数淋巴细胞检测方法基于传统图像处理算法和/或经典机器学习方法。近年来，深度学习技术从根本上改变了计算机解释图像的方式，并已成为各种模式识别问题中无与伦比的解决方案。在这项工作中，我们设计了一种新的深度神经网络模型，该模型通过结合近期几种技术（如快捷链接）的思想，对全卷积网络进行了扩展。同时，我们设计了一种考虑了淋巴细胞先验知识的新训练方案。该训练方案不仅有效地利用了病理学家提供的有限数量的自由形式标注，而且自然地支持高效的微调。因此，我们的模型具有通过利用在实际应用中收集的错误进行自我改进的潜力。我们的实验表明，我们的深度神经网络模型在不同染色条件或不同类型组织的图像中均取得了良好的性能。
引用
@article{arxiv.1612.03217,
title = {Automatic Lymphocyte Detection in H&E Images with Deep Neural Networks},
author = {Jianxu Chen and Chukka Srinivas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.03217},
year = {2016}
}