論文の概要: Redesigning Fully Convolutional DenseUNets for Large Histopathology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02676v1
• Date: Thu, 5 Aug 2021 15:14:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-06 14:50:18.350346
• Title: Redesigning Fully Convolutional DenseUNets for Large Histopathology Images
• Title（参考訳）: 大きな病理組織像に対する完全畳み込み線条体の再設計
• Authors: Juan P. Vigueras-Guill\'en, Joan Lasenby, and Frank Seeliger
• Abstract要約: 病理組織学の問題を解決するために,完全畳み込みDenseUNetを提案する。 課題として公表された2つの公開病理データセットを用いて,我々のネットワークを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The automated segmentation of cancer tissue in histopathology images can help clinicians to detect, diagnose, and analyze such disease. Different from other natural images used in many convolutional networks for benchmark, histopathology images can be extremely large, and the cancerous patterns can reach beyond 1000 pixels. Therefore, the well-known networks in the literature were never conceived to handle these peculiarities. In this work, we propose a Fully Convolutional DenseUNet that is particularly designed to solve histopathology problems. We evaluated our network in two public pathology datasets published as challenges in the recent MICCAI 2019: binary segmentation in colon cancer images (DigestPath2019), and multi-class segmentation in prostate cancer images (Gleason2019), achieving similar and better results than the winners of the challenges, respectively. Furthermore, we discussed some good practices in the training setup to yield the best performance and the main challenges in these histopathology datasets.
• Abstract（参考訳）: 病理組織像におけるがん組織の自動分割は、臨床医がそのような疾患を検出し、診断し、分析するのに役立つ。 ベンチマークのために多くの畳み込みネットワークで使用される他の自然画像とは異なり、病理像は非常に大きく、がんのパターンは1000ピクセルを超える。 そのため、文学における有名なネットワークは、これらの特質を扱うために決して考えられなかった。 本研究では,特に病理組織学の問題を解決するために設計された完全畳み込みDenseUNetを提案する。 最近のMICCAI 2019の課題として,大腸癌画像の2値分割(DigestPath2019)と前立腺癌画像の複数クラス分割(Gleason2019)の2つの公開病理データセットを用いてネットワークを評価し,各課題の勝者と類似した結果を得た。 さらに,これらの病理組織学データセットにおいて,最良の成績を得るためのトレーニングセットアップの優れたプラクティスと,主な課題について論じた。

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