Filtering normal papanicolaou smear with multi-instance learning

Filtering normal papanicolaou smear using computer-aided system can help clinical doctors to detect cervical cancer. In this paper, we propose a scheme to classify cervical cells as normal or abnormal. The pipeline includes preprocessing, perinuclear area extraction, feature extraction and multi-ins...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2016 IEEE International Conference on Signal and Image Processing (ICSIP) s. 113 - 117
Hlavní autoři:	Jie Wang, Xun Liu, Yunjie Chen, Yuan Liu, Lei Pan, Huijuan Zhang, Xiang Ji, Su Zhang
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.08.2016
Témata:	Cervical cancer Classification algorithms Feature extraction Manuals multi-instance learning(MIL) papanicolaou smear Pathology Pipelines stacked sparse autoencoder(SSAE) textural features
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!