論文の概要: Learning Binary Semantic Embedding for Histology Image Classification
and Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03266v1
- Date: Wed, 7 Oct 2020 08:36:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 22:19:32.974355
- Title: Learning Binary Semantic Embedding for Histology Image Classification
and Retrieval
- Title（参考訳）: 画像分類と検索のためのバイナリセマンティック埋め込みの学習
- Authors: Xiao Kang, Xingbo Liu, Xiushan Nie, Yilong Yin
- Abstract要約: バイナリ・セマンティック・エンベディング(LBSE)の学習方法を提案する。
効率的な埋め込み、分類、検索を行い、組織像の解釈可能なコンピュータ支援診断を提供する。
3つのベンチマークデータセットで実施された実験は、様々なシナリオにおいてLBSEの優位性を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.34863511025423
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the development of medical imaging technology and machine learning,
computer-assisted diagnosis which can provide impressive reference to
pathologists, attracts extensive research interests. The exponential growth of
medical images and uninterpretability of traditional classification models have
hindered the applications of computer-assisted diagnosis. To address these
issues, we propose a novel method for Learning Binary Semantic Embedding
(LBSE). Based on the efficient and effective embedding, classification and
retrieval are performed to provide interpretable computer-assisted diagnosis
for histology images. Furthermore, double supervision, bit uncorrelation and
balance constraint, asymmetric strategy and discrete optimization are
seamlessly integrated in the proposed method for learning binary embedding.
Experiments conducted on three benchmark datasets validate the superiority of
LBSE under various scenarios.
- Abstract（参考訳）: 医用画像技術と機械学習の開発により、病理学者への印象的な参考となるコンピュータ支援診断が幅広い研究の関心を集めている。
医学画像の指数的成長と従来の分類モデルの非解釈性は、コンピュータ支援診断の適用を妨げている。
これらの課題に対処するため、我々はLBSE(Learning Binary Semantic Embedding)の新たな手法を提案する。
効率的かつ効果的な埋め込みに基づき、分類および検索を行い、組織像の解釈可能なコンピュータ支援診断を提供する。
さらに、二元埋め込み学習法において、二重監督、ビット不相関、バランス制約、非対称戦略、離散最適化をシームレスに統合する。
3つのベンチマークデータセットで実施した実験は、様々なシナリオでlbseの優位性を検証する。
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