用于乳腺癌组织学图像分类的卷积胶囊网络
计算机视觉与模式识别
2018-04-24 v1 计算机与社会
机器学习
机器学习
摘要
各类疾病诊断的自动化具有重要意义，且随着越来越多深度学习方案应用于不同问题而不断加速。此类计算机辅助系统之一可以是一种决策支持工具，能够准确区分不同类型的乳腺癌组织学图像——正常组织或癌组织。本文提出一种基于卷积胶囊网络的深度学习方案，用于苏木精-伊红染色下四类乳腺组织活检图像的分类。交叉验证准确率达到0.87，且灵敏度同样高。
引用
@article{arxiv.1804.08376,
title = {Convolutional capsule network for classification of breast cancer histology images},
author = {Tomas Iesmantas and Robertas Alzbutas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.08376},
year = {2018}
}
备注
Submitted to ICIAR 2018