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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 849 - 859 (11page)
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Prostate cancer (PCa) is a fatal disease that occurs in men. In general, PCa cells are found in the prostate gland. Early diagnosis is the key to prevent the spreading of cancers to other parts of the body. In this case, deep learning-based systems can detect and distinguish histological patterns in microscopy images. The histological grades used for the analysis were benign, grade 3, grade 4, and grade 5. In this study, we attempt to use transfer learning and fine-tuning methods as well as different model architectures to develop and compare the models. We implemented MobileNet, ResNet50, and DenseNet121 models and used three different strategies of freezing layers techniques of fine-tuning, to get various pre-trained weights to improve accuracy. Finally, transfer learning using MobileNet with the half-layer frozen showed the best results among the nine models, and 90% accuracy was obtained on the test data set.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. MATERIALS AND METHODS
3. RESULTS AND DISCUSSION
4. CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Key Statistics for Prostate Cancer(2021). https://www.cancer.org/cancer/prostate-cancer/about/key-statistics.html (accessed April 1, 2021).
T.A. Ozkan, A.T. Eruyar, O.O. Cebeci, O. Memik, L. Ozcan, and I. Kuskonmaz, “Interobserver Variability in Gleason Histological Grading of Prostate Cancer,” Scandinavian Journal of Urology, Vol. 50, No. 6, pp. 420-424, 2016.
A. Madabhushi and G. Lee, “Image analysis and machine learning in digital pathology: Challenges and opportunities,” Medical Image Analysis, Vol. 33, pp. 170-175, 2016.
A. Madabhushi, “Digital Pathology Image Analysis: Opportunities and Challenges,” Imaging in Medicine, Vol. 1, No. 1, pp. 7-10, 2009.
K. Daisuke and I. Shumpei, “Machine Learning Methods for Histopathological Image Analysis,” Computational and Structural Biotechnology Journal, Vol. 16, pp. 34-42, 2018.
T.A. Ozkan, A.T. Eruyar, O.O. Cebeci, O. Memik, L. Ozcan, and I. Kuskonmaz, “Interobserver Variability in Gleason Histological Grading of Prostate Cancer,” Scandinavian Journal of Urology, Vol. 50, No. 6, pp. 420-424, 2016.
A. Madabhushi and G. Lee, “Image analysis and machine learning in digital pathology: Challenges and opportunities,” Medical Image Analysis, Vol. 33, pp. 170-175, 2016.
A. Madabhushi, “Digital Pathology Image Analysis: Opportunities and Challenges,” Imaging in Medicine, Vol. 1, No. 1, pp. 7-10, 2009.
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