論文の概要: Ensembling Handcrafted Features with Deep Features: An Analytical Study
for Classification of Routine Colon Cancer Histopathological Nuclei Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10694v1
- Date: Tue, 22 Feb 2022 06:48:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-23 15:33:04.679454
- Title: Ensembling Handcrafted Features with Deep Features: An Analytical Study
for Classification of Routine Colon Cancer Histopathological Nuclei Images
- Title（参考訳）: 深部特徴を有する手作りの特徴 : 日常性大腸癌病理組織核画像の分類に関する解析的研究
- Authors: Suvidha Tripathi and Satish Kumar Singh
- Abstract要約: 我々は,F1-measure,Precision,Recall,AUC,Cross-Entropy Lossを用いて,提案手法の性能解析を行った。
以上の結果から,DL特徴のアンサンブルがモデル全体の性能を著しく向上させることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.858624044986815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The use of Deep Learning (DL) based methods in medical histopathology images
have been one of the most sought after solutions to classify, segment, and
detect diseased biopsy samples. However, given the complex nature of medical
datasets due to the presence of intra-class variability and heterogeneity, the
use of complex DL models might not give the optimal performance up to the level
which is suitable for assisting pathologists. Therefore, ensemble DL methods
with the scope of including domain agnostic handcrafted Features (HC-F)
inspired this work. We have, through experiments, tried to highlight that a
single DL network (domain-specific or state of the art pre-trained models)
cannot be directly used as the base model without proper analysis with the
relevant dataset. We have used F1-measure, Precision, Recall, AUC, and
Cross-Entropy Loss to analyse the performance of our approaches. We observed
from the results that the DL features ensemble bring a marked improvement in
the overall performance of the model, whereas, domain agnostic HC-F remains
dormant on the performance of the DL models.
- Abstract（参考訳）: 医学組織病理画像における深層学習法(dl)を用いた手法は, 病的生検試料の分類, 分別, 検出に最も求められている方法の一つである。
しかしながら、クラス内変異性と多様性の存在による医療データセットの複雑な性質を考えると、複雑なdlモデルの使用は、病理学者の補助に適したレベルまで最適な性能を与えないかもしれない。
そのため、ドメインに依存しない手作り特徴(HC-F)を含む範囲のDL手法が本研究に影響を与えた。
実験を通じて、関連するデータセットを適切に解析することなく、単一のdlネットワーク(ドメイン固有あるいは事前学習されたモデルの状態)をベースモデルとして直接使用できないことを強調しようと試みた。
我々は,F1-measure,Precision,Recall,AUC,Cross-Entropy Lossを用いて,提案手法の性能解析を行った。
以上の結果から,DL特徴のアンサンブルがモデル全体の性能を著しく向上させるのに対し,ドメインに依存しないHC-FはDLモデルの性能に休息を保っていることが明らかとなった。
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