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MULTI-SCALE TUMOR CELL DETECTION AND CLASSIFICATION

机译:多尺寸肿瘤细胞检测和分类

摘要

Methods and systems for training a machine learning model include generating pairs of training pixel patches from a dataset of training images, each pair including a first patch representing a part of a respective training image, and a second patch, centered at the same location as the first, representing a larger part of the training image, being resized to a same size of as the first patch. A detection model is trained using the first pixel patches, to detect and locate cells in the images. A classification model is trained using the first pixel patches, to classify cells according to whether the detected cells are cancerous, based on cell location information generated by the detection model. A segmentation model is trained using the second pixel patches, to locate and classify cancerous arrangements of cells in the images.
机译:用于训练机器学习模型的方法和系统包括从训练图像的数据集生成训练像素块,每对包括表示相应训练图像的一部分的第一补丁,以及以与相同位置为中心的第二修补程序。 首先,代表培训图像的较大部分,被调整为与第一补丁相同的大小。 使用第一像素贴片训练检测模型,以检测和定位图像中的小区。 使用第一像素贴片训练分类模型,根据检测模型生成的小区位置信息,根据检测到的单元是癌的癌细区来对小区进行分类。 使用第二像素补丁训练分段模型,以定位和分类图像中小区的癌症布置。

著录项

  • 公开/公告号US2022028068A1

    专利类型

  • 公开/公告日2022-01-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NEC LABORATORIES AMERICA INC.;

    申请/专利号US202117380207

  • 发明设计人 ERIC COSATTO;KYLE GERARD;

    申请日2021-07-20

  • 分类号G06T7;G06N20;G06K9/32;G06K9/62;G06T7/149;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 23:33:04

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