論文の概要: Machine Learning Methods for Histopathological Image Analysis: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03889v1
• Date: Sun, 7 Feb 2021 19:12:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-11 08:38:22.060445
• Title: Machine Learning Methods for Histopathological Image Analysis: A Review
• Title（参考訳）: 病理画像解析のための機械学習手法:概観
• Authors: Jonathan de Matos and Steve Tsham Mpinda Ataky and Alceu de Souza Britto Jr. and Luiz Eduardo Soares de Oliveira and Alessandro Lameiras Koerich
• Abstract要約: 病理組織像 (HIs) は癌診断における腫瘍の種類を評価するための金の基準である。 このような分析を高速化する方法の1つは、コンピュータ支援診断(CAD)システムを使用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.14548392474976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Histopathological images (HIs) are the gold standard for evaluating some types of tumors for cancer diagnosis. The analysis of such images is not only time and resource consuming, but also very challenging even for experienced pathologists, resulting in inter- and intra-observer disagreements. One of the ways of accelerating such an analysis is to use computer-aided diagnosis (CAD) systems. In this paper, we present a review on machine learning methods for histopathological image analysis, including shallow and deep learning methods. We also cover the most common tasks in HI analysis, such as segmentation and feature extraction. In addition, we present a list of publicly available and private datasets that have been used in HI research.
• Abstract（参考訳）: 病理組織像 (HIs) は癌診断における腫瘍の種類を評価するための金の基準である。 このような画像の解析は時間と資源を消費するだけでなく、経験豊富な病理学者にとっても非常に困難である。 このような分析を高速化する方法の1つは、コンピュータ支援診断(CAD)システムを使用することである。 本稿では,浅層・深層学習を含む組織病理学的画像解析のための機械学習手法について検討する。 また、セグメント化や特徴抽出など、HI分析における最も一般的なタスクについても取り上げる。 さらに、HI研究で使用されている公開およびプライベートデータセットのリストを紹介します。

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