基于深度学习的方法描述和分类真菌显微图像
计算机视觉与模式识别
2020-09-09 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
真菌感染的初步诊断可依赖于显微镜检查。然而，在许多情况下，由于视觉上的相似性，微生物学家无法仅凭此明确鉴定物种。因此，通常需要额外的生化测试。这涉及额外成本，并将鉴定过程延长至 10 天。这种针对性治疗实施的延迟可能带来严重后果，因为免疫抑制患者的死亡率很高。在本文中，我们应用一种基于深度神经网络和 Fisher Vector（高级词袋方法）的机器学习方法来分类各种真菌物种的显微图像。我们的方法有潜力使最后阶段的生化鉴定变得多余，从而将鉴定过程缩短 2-3 天，并降低诊断成本。
引用
@article{arxiv.2005.11772,
title = {Deep learning approach to describe and classify fungi microscopic images},
author = {Bartosz Zieliński and Agnieszka Sroka-Oleksiak and Dawid Rymarczyk and Adam Piekarczyk and Monika Brzychczy-Włoch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.11772},
year = {2020}
}