使用胶囊神经网络预测无透镜显微图像中的结核病
图像与视频处理
2020-07-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
由名为结核分枝杆菌（Mycobacterium tuberculosis）的细菌引起的结核病，是全球最严重的公共卫生问题之一。本工作旨在借助 MODS 方法并使用无透镜显微镜（便于未经培训人员操作）来促进并自动化结核病的预测。我们在所收集的数据集上采用 CapsNet 架构，并表明其准确率优于传统 CNN 架构。
引用
@article{arxiv.2007.02457,
title = {Using Capsule Neural Network to predict Tuberculosis in lens-free microscopic images},
author = {Dennis Núñez-Fernández and Lamberto Ballan and Gabriel Jiménez-Avalos and Jorge Coronel and Mirko Zimic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02457},
year = {2020}
}
备注
HSYS Workshop at ICML 2020