論文の概要: Multiscale Detection of Cancerous Tissue in High Resolution Slide Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00641v1
• Date: Thu, 1 Oct 2020 18:56:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 08:18:22.763756
• Title: Multiscale Detection of Cancerous Tissue in High Resolution Slide Scans
• Title（参考訳）: 高分解能スライドスキャンによる癌組織のマルチスケール検出
• Authors: Qingchao Zhang, Coy D. Heldermon, Corey Toler-Franklin
• Abstract要約: 高分解能スライドスキャンにおけるマルチスケール腫瘍(キメラ細胞)検出アルゴリズムを提案する。 提案手法では,CNNの異なる層における有効受容場を改良し,幅広いスケールの物体を1つの前方通過で検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an algorithm for multi-scale tumor (chimeric cell) detection in high resolution slide scans. The broad range of tumor sizes in our dataset pose a challenge for current Convolutional Neural Networks (CNN) which often fail when image features are very small (8 pixels). Our approach modifies the effective receptive field at different layers in a CNN so that objects with a broad range of varying scales can be detected in a single forward pass. We define rules for computing adaptive prior anchor boxes which we show are solvable under the equal proportion interval principle. Two mechanisms in our CNN architecture alleviate the effects of non-discriminative features prevalent in our data - a foveal detection algorithm that incorporates a cascade residual-inception module and a deconvolution module with additional context information. When integrated into a Single Shot MultiBox Detector (SSD), these additions permit more accurate detection of small-scale objects. The results permit efficient real-time analysis of medical images in pathology and related biomedical research fields.
• Abstract（参考訳）: 高分解能スライドスキャンにおけるマルチスケール腫瘍(キメラ細胞)検出アルゴリズムを提案する。 我々のデータセットの幅広い腫瘍サイズは、画像特徴が非常に小さい(8ピクセル)場合にしばしば失敗する現在の畳み込みニューラルネットワーク(cnn)にとって課題となる。 提案手法はcnnの異なる層における効果的な受容場を変化させ、様々なスケールの物体を単一のフォワードパスで検出できるようにする。 我々は,等比例区間原理の下で解くことができる適応型事前アンカーボックスの計算規則を定義する。 我々のcnnアーキテクチャにおける2つのメカニズムは、データに共通する非識別的特徴の影響を緩和する - カスケード残差インセプションモジュールと、追加のコンテキスト情報を持つデコンボリューションモジュールを組み込んだフォビア検出アルゴリズム。 Single Shot MultiBox Detector (SSD)に統合されると、これらの追加により、より正確な小さなオブジェクトの検出が可能になる。 その結果,病理学および関連バイオメディカル研究分野における医用画像の効率的なリアルタイム解析が可能となった。

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