基于无透镜显微图像自动语义分割的结核病预测
图像与视频处理
2020-07-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
由名为结核分枝杆菌(Mycobacterium tuberculosis)的细菌引起的结核病(TB)是秘鲁及全球最严重的公共卫生问题之一。本项目的开发旨在借助 MODS 方法并利用无透镜显微镜来促进和自动化结核病诊断,因为与透镜显微镜相比,它们更易校准且更易被未经培训的人员使用。因此,我们在所收集的数据集上采用 U-Net 网络来执行 TB 索状物的自动分割,以预测结核病。我们的初步结果显示了 TB 索状物自动分割的有希望证据。
引用
@article{arxiv.2007.02482,
title = {Automatic semantic segmentation for prediction of tuberculosis using lens-free microscopy images},
author = {Dennis Núñez-Fernández and Lamberto Ballan and Gabriel Jiménez-Avalos and Jorge Coronel and Mirko Zimic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02482},
year = {2020}
}
备注
ML for Global Health Workshop at ICML 2020