带对抗增强的符号拉普拉斯深度学习用于改进乳腺 X 线摄影诊断
图像与视频处理
2019-09-17 v2 机器学习
机器学习
摘要
乳腺 X 线摄影中计算机辅助乳腺癌诊断受限于数据不足以及良性与癌性肿块间的相似性。为此，我们提出一种带对抗增强的符号图正则化深度神经网络，名为 \textsc{DiagNet}。首先，我们使用对抗学习为每个肿块类别生成含正、负肿块的乳腺 X 线图像。之后，在扩充数据上构建符号相似图以进一步凸显判别性。最后，通过联合优化符号图正则化与分类损失训练深度卷积神经网络。实验表明 \textsc{DiagNet} 框架在乳腺 X 线摄影肿块诊断中优于当前最优 (state-of-the-art) 方法。
引用
@article{arxiv.1907.00300,
title = {Signed Laplacian Deep Learning with Adversarial Augmentation for Improved Mammography Diagnosis},
author = {Heyi Li and Dongdong Chen and William H. Nailon and Mike E. Davies and David I. Laurenson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00300},
year = {2019}
}
备注
To appear in MICCAI October 2019