基于深度神经网络的组化图像腺体分割
图像与视频处理
2019-11-05 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
组织学方法在癌症及许多其他疾病的诊断与预后中至关重要。为了分析组织病理学图像，我们需要检测并分割所有腺体结构。这些图像极具挑战性，且分割任务对专家而言也颇具难度。腺体的分割可确定结肠、乳腺和前列腺等癌症的分级。鉴于深度神经网络在医学图像中已取得高性能，我们提出了一种基于 LinkNet 网络的腺体分割方法。我们探究了使用不同损失函数的效果。通过使用包含两组测试集和一组训练集的 Warwick-Qu 数据集，我们表明我们的方法可与最先进的方法相媲美。最后，结果表明增强腺体边缘以及使用苏木精成分可提升所提出模型的性能。
引用
@article{arxiv.1911.00909,
title = {Gland Segmentation in Histopathological Images by Deep Neural Network},
author = {Safiye Rezaei and Ali Emami and Nader Karimi and Shadrokh Samavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.00909},
year = {2019}
}
备注
5 pages 3 figures