Técnicas de aprendizaje profundo para la clasificación de tejido de cáncer colorrectal
Autores: Tsai, Min-Jen; Tao, Yu-Han
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Técnicas de aprendizaje profundo para la clasificación de tejido de cáncer colorrectal
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Evaluación
Imágenes histológicas
Metodología de clasificación
Tecnología de aprendizaje profundo
Red neuronal
Cáncer colorrectal
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Es muy importante hacer una evaluación objetiva de las imágenes histológicas del cáncer colorrectal. Los enfoques actuales suelen basarse en el uso de diferentes combinaciones de características textuales y clasificadores para evaluar el rendimiento de la clasificación, o en el aprendizaje por transferencia para clasificar diferentes tipos organizativos. Sin embargo, dado que las imágenes histológicas contienen múltiples tipos de tejido y características, la clasificación sigue siendo un desafío.
Descripción
Es muy importante hacer una evaluación objetiva de las imágenes histológicas del cáncer colorrectal. Los enfoques actuales suelen basarse en el uso de diferentes combinaciones de características textuales y clasificadores para evaluar el rendimiento de la clasificación, o en el aprendizaje por transferencia para clasificar diferentes tipos organizativos. Sin embargo, dado que las imágenes histológicas contienen múltiples tipos de tejido y características, la clasificación sigue siendo un desafío.