基于傅里叶域的 Sk-Unet 模型用于有丝分裂检测
图像与视频处理
2021-10-20 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
有丝分裂计数是乳腺癌分级最重要的形态学特征。许多基于深度学习的方法已被提出，但受域偏移问题困扰。在本工作中，我们构建了一个基于傅里叶的分割模型用于有丝分裂检测以解决该问题。将源图像与目标图像的低频谱进行交换被证明可有效缓解不同扫描仪之间的差异。我们的基于傅里叶的分割方法在初步测试集上取得了 0.7456 的 F1 分数。
引用
@article{arxiv.2109.00957,
title = {Sk-Unet Model with Fourier Domain for Mitosis Detection},
author = {Sen Yang and Feng Luo and Jun Zhang and Xiyue Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.00957},
year = {2021}
}
备注
Win 1st place in the MICCAI2021 MIDOG Challenge