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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Talha Ilyas (전북대학교) 김상철 (전북대학교) 김형석 (전북대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2021 제36회 제어로봇시스템학회 학술대회
발행연도
2021.6
수록면
14 - 17 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

Tumor Detection via Breast Histology Images
Talha Ilyas ,  Hyongsuk Kim 제어로봇시스템학회 각 지부별 자료집 2021.12 학술대회자료
Tumor Detection in Breast Histopathology Images via modified Faster-RCNN
Talha Ilyas ,  김상철 ,  김형석 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Biopsied tissue detection and classification within Breast Histopathology Images is a fundamental prerequisite to estimate the aggressiveness of breast cancer. The development and fully automated pipelines for tissue detections and classification enables the analysis of thousands of tissues within a whole slide histology image, which opens possibilities for analysis and prognosis of breast tumor. There are multiple annotated histology datasets available for evaluating the performance of machine learning models. The number of samples in these datasets is quite limited and usually the annotations provided are in the form of pair of points which points to the center of different types of cells. Most of the works in this field approach this problem by cropping a patch of the WSI usually 50x50 pixels (centered at given point), and then classify these patches with a simple classifier CNN. In this work we propose a method of converting the provided annotations (center points) into bounding box annotations. Then we use Faster-RCNN to detect and classify different types of cells in the WSI in a fully automated pipeline. We also propose data augmentation technique to increase the dataset size for Breast Histology images. Our proposed approach showed an average precision of 70.34% for classification and detection of tumor tissues.
#Object Detection #Breast Histopathology Images #Cancer Detection #Tumor cells #Deep Learning

목차

Abstract
1. Introduction
2. Generating Dataset
3. SYSTEM OVERVIEW AND DETECTION ARCHITECTURE
4. Quantitative Results
5. Results and Discussion
6. Conclusion
REFERENCES

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