論文の概要: Detecting Mitoses with a Convolutional Neural Network for MIDOG 2022 Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12437v1
• Date: Fri, 26 Aug 2022 04:59:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-29 13:01:00.436783
• Title: Detecting Mitoses with a Convolutional Neural Network for MIDOG 2022 Challenge
• Title（参考訳）: MIDOG 2022チャレンジのための畳み込みニューラルネットワークによるミトコンドリアの検出
• Authors: Hongyan Gu, Mohammad Haeri, Shuo Ni, Christopher Kazu Williams, Neda Zarrin-Khameh, Shino Magaki, and Xiang 'Anthony' Chen
• Abstract要約: 本研究は,1つのバニラ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた有糸分裂検出法を提案する。 提案手法は,画像が与えられた場合,まず,ミトースを含むパッチを抽出するスライディングウインドウ手法を用いてCNNを適用し,抽出したパッチのクラスアクティベーションマップを算出し,ミトーシスの正確な位置を求める。 モデルの一般化性を高めるため、一連のデータ拡張手法、ノイズラベル付き画像に対処する損失、アクティブな学習戦略を用いてCNNを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.593314647169437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents a mitosis detection method with only one vanilla Convolutional Neural Network (CNN). Our approach consists of two steps: given an image, we first apply a CNN using a sliding window technique to extract patches that have mitoses; we then calculate each extracted patch's class activation map to obtain the mitosis's precise location. To increase the model generalizability, we train the CNN with a series of data augmentation techniques, a loss that copes with noise-labeled images, and an active learning strategy. Our approach achieved an F1 score of 0.7323 with an EfficientNet-b3 model in the preliminary test phase of the MIDOG 2022 challenge.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,1つのバニラ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のみを用いたミオシス検出手法を提案する。 提案手法は,画像が与えられた場合,まず,ミトースを有するパッチを抽出するスライディングウインドウ手法を用いてCNNを適用し,抽出したパッチのクラス活性化マップを算出し,ミトーシスの正確な位置を求める。 モデルの一般化性を高めるため、一連のデータ拡張手法、ノイズラベル付き画像に対処する損失、アクティブな学習戦略を用いてCNNを訓練する。 提案手法はMIDOG 2022チャレンジの予備試験段階において,有効Net-b3モデルを用いたF1スコア0.7323を達成した。

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