Multiscale High-Level Feature Fusion for Histopathological Image Classification
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Histopathological image classification is one of the most important steps for disease diagnosis.
We proposed a method for multiclass histopathological image classification based on deep convolutional neural network referred to as coding network.
It can gain better representation for the histopathological image than only using coding network.
The main process is that training a deep convolutional neural network is to extract high-level feature and fuse two convolutional layers’ high-level feature as multiscale high-level feature.
In order to gain better performance and high efficiency, we would employ sparse autoencoder (SAE) and principal components analysis (PCA) to reduce the dimensionality of multiscale high-level feature.
We evaluate the proposed method on a real histopathological image dataset.
Our results suggest that the proposed method is effective and outperforms the coding network.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lai, ZhiFei& Deng, HuiFang. 2017. Multiscale High-Level Feature Fusion for Histopathological Image Classification. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142303
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lai, ZhiFei& Deng, HuiFang. Multiscale High-Level Feature Fusion for Histopathological Image Classification. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2017 (2017), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142303
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lai, ZhiFei& Deng, HuiFang. Multiscale High-Level Feature Fusion for Histopathological Image Classification. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142303
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142303
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر