用于全切片图像分析的深度学习：综述
计算机视觉与模式识别
2021-12-14 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
全切片成像的广泛应用增加了对有效且高效十亿像素图像分析的需求。深度学习处于计算机视觉的前沿，在视觉理解上展现出相较以往方法的显著改进。然而，全切片图像具有数十亿像素，并受困于高度形态异质性以及各类伪影。这些 collectively 阻碍了深度学习的常规使用。要使深度学习方案的临床转化成为现实，这些挑战亟需解决。本文综述了利用全切片图像训练深度神经网络的跨学科尝试方面的工作，并强调了这些方法论背后的不同思路。
引用
@article{arxiv.1910.11097,
title = {Deep Learning for Whole Slide Image Analysis: An Overview},
author = {Neofytos Dimitriou and Ognjen Arandjelović and Peter D Caie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11097},
year = {2021}
}