通过迁移学习和基于视觉的触觉传感对结直肠癌息肉进行分类
图像与视频处理
2022-11-10 v1 计算机视觉与模式识别
机器人学
摘要
在本研究中，为解决当前结直肠癌（CRC）息肉早期检测漏诊率高的问题，我们探索了利用迁移学习和机器学习（ML）分类器对CRC息肉类型进行精确、灵敏分类的潜力。我们没有使用常见的结肠镜图像，而是在一种独特的基于视觉的表面触觉传感器（VS-TS）的3D纹理图像输出上应用了三种不同的ML算法。为了收集真实的CRC息肉纹理图像以训练所用的ML分类器并评估其性能，我们首先设计并增材制造了48种具有不同硬度、类型和纹理的真实息肉模型。接下来，使用各种统计指标定量评估了所用三种ML算法在分类所制造息肉类型方面的性能。
引用
@article{arxiv.2211.04573,
title = {Classification of Colorectal Cancer Polyps via Transfer Learning and Vision-Based Tactile Sensing},
author = {Nethra Venkatayogi and Ozdemir Can Kara and Jeff Bonyun and Naruhiko Ikoma and Farshid Alambeigi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.04573},
year = {2022}
}
备注
Accepted to IEEE Sensors 2022 Conference