論文の概要: Importance of Preprocessing in Histopathology Image Classification Using
Deep Convolutional Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09867v1
- Date: Mon, 24 Jan 2022 18:41:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-25 18:00:31.435550
- Title: Importance of Preprocessing in Histopathology Image Classification Using
Deep Convolutional Neural Network
- Title（参考訳）: 深部畳み込みニューラルネットワークを用いた病理画像分類における前処理の重要性
- Authors: Nilgun Sengoz, Tuncay Yigit, Ozlem Ozmen, Ali Hakan Isik
- Abstract要約: 本研究の目的は,病理組織像から疾患を診断するための代替的でハイブリッドな方法を提案することである。
このハイブリッド手法は,画像処理とディープラーニングの両方を併用して,より良い結果を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The aim of this study is to propose an alternative and hybrid solution method
for diagnosing the disease from histopathology images taken from animals with
paratuberculosis and intact intestine. In detail, the hybrid method is based on
using both image processing and deep learning for better results. Reliable
disease detection from histo-pathology images is known as an open problem in
medical image processing and alternative solutions need to be developed. In
this context, 520 histopathology images were collected in a joint study with
Burdur Mehmet Akif Ersoy University, Faculty of Veterinary Medicine, and
Department of Pathology. Manually detecting and interpreting these images
requires expertise and a lot of processing time. For this reason,
veterinarians, especially newly recruited physicians, have a great need for
imaging and computer vision systems in the development of detection and
treatment methods for this disease. The proposed solution method in this study
is to use the CLAHE method and image processing together. After this
preprocessing, the diagnosis is made by classifying a convolutional neural
network sup-ported by the VGG-16 architecture. This method uses completely
original dataset images. Two types of systems were applied for the evaluation
parameters. While the F1 Score was 93% in the method classified without data
preprocessing, it was 98% in the method that was preprocessed with the CLAHE
method.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は, 傍結核動物および腸の病理組織像から疾患を診断するための代替的, ハイブリッドなソリューションを提案することである。
本手法は,画像処理と深層学習の両方を併用して,より優れた結果を得る。
病理組織画像からの信頼性の高い疾患検出は医用画像処理におけるオープンな問題として知られ、代替ソリューションの開発が求められている。
この文脈では, burdur mehmet akif ersoy university, 獣医学部, 病理科と共同で520の病理像を収集した。
これらのイメージを手動で検出し解釈するには、専門知識と多くの処理時間が必要です。
このため、獣医、特に新しく採用された医師は、この疾患の検出と治療方法の開発において、画像とコンピュータビジョンシステムが必要である。
本研究では,CLAHE法と画像処理を併用する手法を提案する。
この前処理後、vgg-16アーキテクチャで置換された畳み込みニューラルネットワークを分類して診断する。
この方法は、完全にオリジナルなデータセットイメージを使用する。
評価パラメータには2種類のシステムを適用した。
f1スコアはデータ前処理なしで分類した手法では93%であったが,clahe法で前処理した手法では98%であった。
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