显微快照中放大倍率的识别
计算机视觉与模式识别
2020-05-11 v1
摘要
数字成像的最新进展已将计算机视觉和机器学习转变为分析病理图像的新工具。这一趋势可使诊断病理学中的部分任务自动化并减轻病理医生的工作负担。任何癌症诊断程序的最后一步均由专家病理医生完成。这些专家使用高光学放大倍率的显微镜观察通过活检获取并固定于载玻片上的组织细微特征。在不同放大倍率之间切换，并找到用于识别恶性组织存在与否的放大倍率水平十分重要。由于大多数病理医生仍使用光学显微镜而非数字扫描仪，在许多情况下会在显微镜上安装相机以捕捉重要视野的快照。此类快照的存储库通常不包含放大倍率信息。在本文中，我们提取 TCGA 数据集中已知放大倍率图像的深度特征，以训练用于放大倍率识别的分类器。我们将结果与 LBP（一种著名的手工特征提取方法）进行比较。当训练多层感知机作为分类器时，所提方法达到了 96% 的平均准确率。
引用
@article{arxiv.2005.03748,
title = {Recognizing Magnification Levels in Microscopic Snapshots},
author = {Manit Zaveri and Shivam Kalra and Morteza Babaie and Sultaan Shah and Savvas Damskinos and Hany Kashani and H. R. Tizhoosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.03748},
year = {2020}
}
备注
4 pages, 3 figures, 1 table