用于苏木精和伊红（H&E）染色组织病理学图像中细胞核检测与分类的排他自编码器（XAE）
计算机视觉与模式识别
2018-11-29 v1
摘要
在本文中，我们介绍了一种新颖的特征提取方法，称为排他自编码器（XAE），它是自编码器（AE）的有监督版本，能够大幅提升苏木精和伊红（H&E）组织病理学图像中细胞核检测与分类的性能。所提出的 XAE 可用于任何基于 AE 的算法，只要在特征提取阶段也提供数据标签。在实验中，我们评估了一种结合 XAE 与全连接神经网络（FCN）的方法的性能，并与一些基于 AE 的方法进行了比较。对于乳腺癌 H&E 图像上的细胞核检测问题（视为细胞核/非细胞核分类问题），所提出的 XAE+FCN 方法的 F 值达到了 96.64%，而最先进水平为 84.49%。对于结直肠癌 H&E 图像上的细胞核分类，标注了上皮、炎症、成纤维和杂项四类细胞核，所提出方法的 F 值达到 70.4%。我们还提出了一种淋巴细胞分割方法。在淋巴细胞检测步骤中，我们与前沿技术进行了比较，并将性能从 90% 提升至 98.67%。我们还基于细胞核检测与分类提出了一种淋巴细胞分割算法。所获得的 Dice 系数达到 88.31%，而前沿方法为 74%。
引用
@article{arxiv.1811.11243,
title = {eXclusive Autoencoder (XAE) for Nucleus Detection and Classification on Hematoxylin and Eosin (H&E) Stained Histopathological Images},
author = {Chao-Hui Huang and Daniel Racoceanu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.11243},
year = {2018}
}
备注
11 pages, 7 figures, 5 tables, conference paper