Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Cách Tiếp Cận Học Máy Cổ Điển và Học Sâu Để Phân Loại Nhiều Loại Hình Ảnh Giải Phẫu Bệnh Ung Thư Vú - Một Cái Nhìn So Sánh
Tóm tắt
Việc phân loại tự động nhiều loại hình ảnh giải phẫu bệnh ung thư vú vẫn là một trong những lĩnh vực nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực tin học y sinh, do tầm quan trọng lâm sàng lớn của việc phân loại nhiều loại trong việc cung cấp chẩn đoán và tiên lượng bệnh ung thư vú. Trong nghiên cứu này, hai phương pháp học máy đã được khám phá và so sánh kỹ lưỡng cho nhiệm vụ phân loại tự động phụ thuộc vào độ phóng đại trên tập dữ liệu BreakHis cân bằng để phát hiện ung thư vú. Phương pháp đầu tiên dựa trên các đặc trưng được chế tác thủ công, được trích xuất bằng cách sử dụng các khoảnh khắc Hu, biểu đồ màu và kết cấu Haralick. Các đặc trưng đã được trích xuất sau đó được sử dụng để đào tạo các bộ phân loại truyền thống, trong khi phương pháp thứ hai dựa trên học chuyển giao, trong đó các mạng đã có sẵn (VGG16, VGG19 và ResNet50) được sử dụng làm máy trích xuất đặc trưng và là mô hình cơ sở. Kết quả cho thấy việc sử dụng các mạng đã được huấn luyện trước như một máy trích xuất đặc trưng thể hiện hiệu suất vượt trội so với phương pháp cơ sở và phương pháp thủ công cho tất cả các độ phóng đại. Hơn nữa, đã quan sát thấy rằng việc tăng cường đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác phân loại. Trong bối cảnh này, mạng VGG16 với SVM tuyến tính cung cấp độ chính xác cao nhất được tính toán theo hai hình thức, (a) độ chính xác theo từng mảng (93,97% cho 40×, 92,92% cho 100×, 91,23% cho 200×, và 91,79% cho 400×); (b) độ chính xác theo từng bệnh nhân (93,25% cho 40×, 91,87% cho 100×, 91,5% cho 200×, và 92,31% cho 400×) cho việc phân loại hình ảnh giải phẫu bệnh phụ thuộc vào độ phóng đại. Ngoài ra, các lớp "Fibro-adenoma" (benign) và "Mucous Carcinoma" (malignant) đã được tìm thấy là các lớp phức tạp nhất cho toàn bộ các yếu tố độ phóng đại.
Từ khóa
#phân loại ung thư vú #biện pháp học máy #biện pháp học sâu #ảnh giải phẫu bệnh #mạng VGG16Tài liệu tham khảo
Breast Cancer. Available at http://www.who.int/cancer/prevention/diagnosis-screening/breast-cancer/en/.
Breast Cancer Facts & Figures 2017-2018. Available at https://www.cancer.org/content/dam/cancer-org/research/cancer-facts-and-statistics/breast-cancer-facts-and-figures/breast-cancer-facts-and-figures-2017-2018.pdf.
Aubreville M et al.: Automatic classification of cancerous tissue in laserendomicroscopy images of the oral cavity using deep learning. Scientific reports 7:11979, 2017
Wilson ML, Fleming KA, Kuti MA, Looi LM, Lago N, Ru K: Access to pathology and laboratory medicine services: A crucial gap. The Lancet, 2018
Robboy SJ, Weintraub S, Horvath AE, Jensen BW, Alexander CB, Fody EP, Crawford JM, Clark JR, Cantor-Weinberg J, Joshi MG, Cohen MB, Prystowsky MB, Bean SM, Gupta S, Powell SZ, Speights VO Jr, Gross DJ, Black-Schaffer WS: Pathologist workforce in the United States: I. Development of a predictive model to examine factors influencing supply. Archives of Pathology and Laboratory Medicine 137:1723–1732, 2013
Pöllänen I, Braithwaite B, Haataja K, Ikonen T, Toivanen P: Current analysis approaches and performance needs for whole slide image processing in breast cancer diagnostics. Proc. Embedded Computer Systems: Architectures, Modeling, and Simulation (SAMOS), 2015 International Conference on: City
Veta M, Pluim JP, Van Diest PJ, Viergever MA: Breast cancer histopathology image analysis: A review. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 61:1400–1411, 2014
Collins FS, Varmus H: A new initiative on precision medicine. New England Journal of Medicine 372:793–795, 2015
Reardon S: Precision-medicine plan raises hopes: US initiative highlights growing focus on targeted therapies. Nature 517:540–541, 2015
Baba AI, Câtoi C: Comparative oncology: Publishing House of the Romanian Academy Bucharest, 2007
Yn S, Wang Y, Sc C, Wu L, Tsai S: Color-based tumor tissue segmentation for the automated estimation of oral cancer parameters. Microscopy Research and Technique 73:5–13, 2010
Alhindi TJ, Kalra S, Ng KH, Afrin A, Tizhoosh HR: Comparing LBP, HOG and Deep Features for Classification of Histopathology Images. arXiv preprint arXiv:180505837, 2018
Belsare A, Mushrif M, Pangarkar M, Meshram N: Classification of breast cancer histopathology images using texture feature analysis. Proc. TENCON 2015–2015 IEEE Region 10 Conference: City
Rublee E, Rabaud V, Konolige K, Bradski G: ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF. Proc. Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE international conference on: City
Keskin F, Suhre A, Kose K, Ersahin T, Cetin AE, Cetin-Atalay R: Image classification of human carcinoma cells using complex wavelet-based covariance descriptors. PloS one 8:e52807, 2013
Dheeba J, Singh NA, Selvi ST: Computer-aided detection of breast cancer on mammograms: A swarm intelligence optimized wavelet neural network approach. Journal of biomedical informatics 49:45–52, 2014
Wan S, Huang X, Lee H-C, Fujimoto JG, Zhou C: Spoke-LBP and ring-LBP: New texture features for tissue classification. Proc. Biomedical Imaging (ISBI), 2015 IEEE 12th International Symposium on: City
Zhang Y, Zhang B, Coenen F, Xiao J, Lu W: One-class kernel subspace ensemble for medical image classification. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 2014:17, 2014
Boyd S, El Ghaoui L, Feron E, Balakrishnan V: Linear matrix inequalities in system and control theory: Siam, 1994
Spanhol FA, Oliveira LS, Petitjean C, Heutte L: A dataset for breast cancer histopathological image classification. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 63:1455–1462, 2016
Suykens JA, Vandewalle J: Least squares support vector machine classifiers. Neural processing letters 9:293–300, 1999
Breiman L: Random forests. Machine learning 45:5–32, 2001
Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE: Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Proc. Advances in neural information processing systems: City
Simonyan K, Zisserman A: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:14091556, 2014
He K, Zhang X, Ren S, Sun J: Deep residual learning for image recognition. Proc. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition: City
Szegedy C, et al.: Going deeper with convolutions. Proc. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition: City
Zeiler MD, Fergus R: Visualizing and understanding convolutional networks. Proc. European conference on computer vision: City
Lin M, Chen Q, Yan S: Network in network. arXiv preprint arXiv:13124400, 2013
Lakhani P, Gray DL, Pett CR, Nagy P, Shih G: Hello world deep learning in medical imaging. Journal of digital imaging 31:283–289, 2018
LeCun Y, Bengio Y, Hinton G: Deep learning. Nature 521:436, 2015
Spanhol FA, Oliveira LS, Petitjean C, Heutte L: Breast cancer histopathological image classification using convolutional neural networks. Proc. Neural Networks (IJCNN), 2016 International Joint Conference on: City
BreakHis Dataset. Available at https://web.inf.ufpr.br/vri/databases/breast-cancer/histopathological-database-breakhis/).
Spanhol FA, Oliveira LS, Cavalin PR, Petitjean C, Heutte L: Deep features for breast cancer histopathological image classification. Proc. Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2017 IEEE International Conference on: City
Araújo T et al.: Classification of breast cancer histology images using convolutional neural networks. PloS one 12:e0177544, 2017
BACH Dataset. Available at https://iciar2018-challenge.grand-challenge.org/Dataset/.
Motlagh NH, et al.: Breast Cancer Histopathological Image Classification: A Deep Learning Approach. bioRxiv:242818, 2018
Sharma S, Mehra R: Breast cancer histology images classification: Training from scratch or transfer learning? ICT Express 4:247–254, 2018
Han Z, Wei B, Zheng Y, Yin Y, Li K, Li S: Breast cancer multi-classification from histopathological images with structured deep learning model. Scientific reports 7:4172, 2017
Vang YS, Chen Z, Xie X: Deep Learning Framework for Multi-class Breast Cancer Histology Image Classification. Proc. International Conference Image Analysis and Recognition: City
Nahid A-A, Kong Y: Histopathological breast-image classification using local and frequency domains by convolutional neural network. Information 9:19, 2018
Gurcan MN, Boucheron L, Can A, Madabhushi A, Rajpoot N, Yener B: Histopathological image analysis: A review. IEEE reviews in biomedical engineering 2:147, 2009
Jeong S: Histogram-based color image retrieval. Psych221/EE362 project report, 2001
Shukla K, Tiwari A, Sharma S: Classification of Histopathological images of Breast Cancerous and Non Cancerous Cells Based on Morphological features. Biomedical and Pharmacology Journal 10:353–366, 2017
Hu M-K: Visual pattern recognition by moment invariants. IRE transactions on information theory 8:179–187, 1962
Lin H, Si J, Abousleman GP: Orthogonal rotation-invariant moments for digital image processing. IEEE Trans Image Processing 17:272–282, 2008
Sonka M, Hlavac V, Boyle R: Image processing, analysis and machine vision London. England: Chapman & Hall Computing:423–431, 1993
Tsai W-H, Chou S-L: Detection of generalized principal axes in rotationally symmetric shapes. Pattern Recognition 24:95–104, 1991
Huang Z, Leng J: Analysis of Hu's moment invariants on image scaling and rotation. Proc. Computer Engineering and Technology (ICCET), 2010 2nd International Conference on: City
Lin W-C, Hays J, Wu C, Kwatra V, Liu Y: A comparison study of four texture synthesis algorithms on regular and near-regular textures. Tech Rep, 2004
Hua B, Fu-Long M, Li-Cheng J: Research on computation of GLCM of image texture [J]. Acta Electronica Sinica 1:155–158, 2006
Haralick RM, Shanmugam K: Textural features for image classification. IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics:610–621, 1973
LeCun Y: LeNet-5, convolutional neural networks. URL: http://yannlecuncom/exdb/lenet:20, 2015
Zhang W: Shift-invariant pattern recognition neural network and its optical architecture. Proc. Proceedings of annual conference of the Japan Society of Applied Physics: City
Long J, Shelhamer E, Darrell T: Fully convolutional networks for semantic segmentation. Proc. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition: City
Girshick R, Donahue J, Darrell T, Malik J: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. Proc. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition: City
He Y, Zhang X, Sun J: Channel pruning for accelerating very deep neural networks. Proc. International Conference on Computer Vision (ICCV): City
Rabanser S, Shchur O, Günnemann S: Introduction to Tensor Decompositions and their Applications in Machine Learning. arXiv preprint arXiv:171110781, 2017
Lebedev V, Ganin Y, Rakhuba M, Oseledets I, Lempitsky V: Speeding-up convolutional neural networks using fine-tuned cp-decomposition. arXiv preprint arXiv:14126553, 2014
Howard AG, et al.: Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. arXiv preprint arXiv:170404861, 2017
Yamashita R, Nishio M, Do RKG, Togashi K: Convolutional neural networks: an overview and application in radiology. Insights into imaging:1–19, 2018
Chan A, Tuszynski JA: Automatic prediction of tumour malignancy in breast cancer with fractal dimension. Royal Society open science 3:160558, 2016
Nahid A-A, Mehrabi MA: Kong Y: Histopathological Breast Cancer Image Classification by Deep Neural Network Techniques Guided by Local Clustering. BioMed research international 2018, 2018
Veeling BS, Linmans J, Winkens J, Cohen T, Welling M: Rotation equivariant cnns for digital pathology. Proc. International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention: City
Bardou D, Zhang K, Ahmad SM: Classification of Breast Cancer Based on Histology Images Using Convolutional Neural Networks. IEEE Access 6:24680–24693, 2018