論文の概要: Cancer image classification based on DenseNet model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11186v1
• Date: Mon, 23 Nov 2020 03:05:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 01:34:42.132349
• Title: Cancer image classification based on DenseNet model
• Title（参考訳）: DenseNetモデルに基づく癌画像の分類
• Authors: Ziliang Zhong, Muhang Zheng, Huafeng Mai, Jianan Zhao, Xinyi Liu
• Abstract要約: DenseNet Blockに基づく新しい転移性癌画像分類モデルを提案する。 PatchCamelyon(PCam)ベンチマークデータセットのわずかに修正されたバージョンに対する提案手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3516258832067067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer-aided diagnosis establishes methods for robust assessment of medical image-based examination. Image processing introduced a promising strategy to facilitate disease classification and detection while diminishing unnecessary expenses. In this paper, we propose a novel metastatic cancer image classification model based on DenseNet Block, which can effectively identify metastatic cancer in small image patches taken from larger digital pathology scans. We evaluate the proposed approach to the slightly modified version of the PatchCamelyon (PCam) benchmark dataset. The dataset is the slightly modified version of the PatchCamelyon (PCam) benchmark dataset provided by Kaggle competition, which packs the clinically-relevant task of metastasis detection into a straight-forward binary image classification task. The experiments indicated that our model outperformed other classical methods like Resnet34, Vgg19. Moreover, we also conducted data augmentation experiment and study the relationship between Batches processed and loss value during the training and validation process.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ支援診断は、医用画像に基づく検査の堅牢な評価方法を確立する。 画像処理は、不要な費用を削減しつつ、病気の分類と検出を容易にする有望な戦略を導入した。 本稿では,より大規模なデジタル病理診断から採取した小さな画像パッチを用いて,転移性癌を効果的に同定する,deepnetブロックに基づく新しい転移性癌の画像分類モデルを提案する。 PatchCamelyon(PCam)ベンチマークデータセットのわずかに修正されたバージョンに対する提案手法を評価する。 データセットは、kaggle competitionが提供するpatchcamelyon(pcam)ベンチマークデータセットのわずかに修正されたバージョンであり、転移検出の臨床的関連タスクを直進二進画像分類タスクに詰め込む。 実験の結果,本モデルはresnet34,vgg19などの古典的手法よりも優れていた。 さらに,データ拡張実験を行い,訓練および検証過程におけるバッチ処理と損失値の関係について検討した。

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