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在组织异常的组织学检查中使用集成模型

计算机视觉与模式识别 2015-05-18 v1 计算工程、金融与科学机器学习

作者: Giancarlo Crocetti , Michael Coakley , Phil Dressner , Wanda Kellum , Tamba Lamin

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摘要

用于自动检测组织学样本上异常的分类模型确实存在，但对于假阴性诊断（诊断不足）和假阳性诊断（过度诊断）相关代价的争论活跃。当前模型倾向于诊断不足，未能识别潜在致命疾病。本研究的目的是探究通过使用集成模型对组织学检查生成的数据自动识别组织样本中的异常，并最小化假阴性病例数量的可能性。

关键词

集成模型组织学检查组织异常检测假阴性假阳性医学图像分类计算机辅助诊断

引用

@article{arxiv.1505.03932,
  title  = {Using Ensemble Models in the Histological Examination of Tissue Abnormalities},
  author = {Giancarlo Crocetti and Michael Coakley and Phil Dressner and Wanda Kellum and Tamba Lamin},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1505.03932},
  year   = {2015}
}

备注

4 pages, 4 tables, 3 figures. Proceedings of 12th Annual Research Day, 2014 - Pace University