- …
- …
#930
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
病理学者が腫瘍や癌の種類を診断の補助するため自動病理診断画像のセグメンテーションのタスクは重要である．ディジタル顕微鏡とも言われるwhole-side images(WSI)の倍率を病理学者は普段変更しながら見ている．重要な前提として倍率の重要さは入力画像の癌の種類などに依存する．
セマンティックセグメンテーションの新規手法AWMF-CNNを提案しSOTAな方法より優れた結果を出した．
新規性
自動病理診断画像のセグメンテーションの新規手法Adaptive-Weighting-Multi-Field-of-View-CNN(AWMF-CNN)を提案した．
これはWSIの倍率が違う画像の中から重み付けを行って適切な範囲で3枚の画像を利用しセグメンテーションを行うというものである．
3つのエキスパートCNNがあること，重み付けのCNNが存在することが特徴的である．
結果
結果の画像からU-netなどの比較された手法と比べて的確にセグメンテーションが行われていてノイズが少ないことがわかる．
overall pixel(OP)，mean of the per-class(PC)，mean of the intersection over the union(mIou)を2クラス分類，4クラス分類について計測し4クラスのもので0.2ほど精度が改善した．
その他（なぜ通ったか？等）
- …
- …