CDネット:ピラミッド文脈詳細ネットワークを用いた組織病理学表現学習【JST・京大機械翻訳】

Kapse Saarthak; Das Srijan; Prasanna Prateek

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220858310878 整理番号：22P0311728

CDネット:ピラミッド文脈詳細ネットワークを用いた組織病理学表現学習【JST・京大機械翻訳】

CD-Net: Histopathology Representation Learning using Pyramidal Context-Detail Network

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発行年： 2022年03月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

全体のスライド組織像(WSIs)からの細胞密度や配列のような豊富な表現型情報の抽出は,大きな視野,すなわち,より詳細な情報の分析を必要とする。これは,低解像度でディジタルスライドを解析することにより達成できる。潜在的欠点は,より高い分解能で存在する詳細に欠けている。複数解像度から相補的情報を共同利用するために,新しい変圧器ベースのピラミッド-詳細ネットワーク(CD-Net)を提示した。CD-Netは,多重解像度からの入力で動作する,提案コンテキストと詳細モジュールの共訓練を通してWSIピラミッド構造を利用する。モジュール間の残留接続は,WSIsに対する自己監督表現を学習しながら,関節訓練パラダイムを可能にする。CD-Netの有効性は,Squamous cell carcinomaからの肺腺癌の分類で実証されている。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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