基于深度卷积神经网络的HEp-2细胞图像分类
计算机视觉与模式识别
2015-05-19 v2
摘要
高效的人上皮-2（HEp-2）细胞图像分类可促进许多自身免疫疾病的诊断。本文提出一个用于该分类任务的自动框架，利用近期在视觉识别中受到密切关注的深度卷积神经网络（CNNs）。本文详述了该框架的重要组件，讨论了影响深度 CNN 训练效率的多个关键因素，并系统地将此框架与文献中已建立的的图像分类模型进行比较。在基准数据集上的实验表明：i）所提框架通过适当应用数据增强能有效超越现有模型；ii）我们基于 CNN 的框架在不同数据集间展现出极好的适应性，这对于不同实验室设置下的分类非常可取。我们的系统在 ICPR 2014 举办的细胞图像分类竞赛中排名靠前。
引用
@article{arxiv.1504.02531,
title = {HEp-2 Cell Image Classification with Deep Convolutional Neural Networks},
author = {Zhimin Gao and Lei Wang and Luping Zhou and Jianjia Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.02531},
year = {2015}
}
备注
32 pages