Fugu-MT 論文翻訳(概要): MF-Hovernet: An Extension of Hovernet for Colon Nuclei Identification and Counting (CoNiC) Challenge

論文の概要: MF-Hovernet: An Extension of Hovernet for Colon Nuclei Identification and Counting (CoNiC) Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02161v1
Date: Fri, 4 Mar 2022 07:16:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-07 20:48:56.865455
Title: MF-Hovernet: An Extension of Hovernet for Colon Nuclei Identification and Counting (CoNiC) Challenge
Title（参考訳）: MF-Hovernet:CoNiC(Colon Nuclei Identification and Counting)チャレンジのためのHovernetの拡張
Authors: Vi Thi-Tuong Vo, Soo-Hyung Kim and Taebum Lee
Abstract要約: 我々は、MF-Hovernetという問題に対処するために、核識別とカウントのためのHovernetの拡張を構築した。提案手法は,マルチファイバブロックとHovernetアーキテクチャの組み合わせである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.251393300482393
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Nuclei Identification and Counting is the most important morphological feature of cancers, especially in the colon. Many deep learning-based methods have been proposed to deal with this problem. In this work, we construct an extension of Hovernet for nuclei identification and counting to address the problem named MF-Hovernet. Our proposed model is the combination of multiple filer block to Hovernet architecture. The current result shows the efficiency of multiple filter block to improve the performance of the original Hovernet model.
Abstract（参考訳）: 核の同定と数え上げは、癌、特に結腸の最も重要な形態学的特徴である。この問題に対処するために,多くのディープラーニングに基づく手法が提案されている。本研究では,MF-Hovernetという問題に対処するために,核同定とカウントのためのHovernetの拡張を構築する。提案するモデルは,複数のファイルシステムブロックとhovernetアーキテクチャの組み合わせである。その結果,マルチフィルタブロックの効率が向上し,ホバーネットモデルの性能が向上した。

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