Recent CNN-based techniques for breast cancer histology image classification
العناوين الأخرى
التقنيات الحديثة المعتمدة على شبكة CNN لتصنيف صور سرطان الثدي
المؤلفون المشاركون
Karuppasamy, Aruna Devi
Abd al-Salam, Abd al-Hamid
Hajjam, Rashid
Zaydum, Hamzah
al-Bahri, Mayya
المصدر
The Journal of Engineering Research
العدد
المجلد 19، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2022)، ص ص. 41-53، 13ص.
الناشر
جامعة السلطان قابوس كلية الهندسة
تاريخ النشر
2022-06-30
دولة النشر
سلطنة عمان
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الهندسة المدنية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Histology images are extensively used by pathologists to assess abnormalities and detect malignancy in breast tissues.
On the other hand, Convolutional Neural Networks (CNN) are by far, the privileged models for image classification and interpretation.
Based on these two facts, we surveyed the recent CNN-based methods for breast cancer histology image analysis.
The survey focuses on two major issues usually faced by CNN-based methods namely the design of an appropriate CNN architecture and the lack of a sufficient labelled dataset for training the model.
Regarding the design of the CNN architecture, methods examining breast histology images adopt three main approaches: Designing manually from scratch the CNN architecture, using pre-trained models and adopting an automatic architecture design.
Methods addressing the lack of labelled datasets are grouped into four categories: methods using pre-trained models, methods using data augmentation, methods adopting weakly supervised learning and those adopting feedforward filter learning.
Research works from each category and reported performance are presented in this paper.
We conclude the paper by indicating some future research directions related to the analysis of histology images.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Karuppasamy, Aruna Devi& Abd al-Salam, Abd al-Hamid& Hajjam, Rashid& Zaydum, Hamzah& al-Bahri, Mayya. 2022. Recent CNN-based techniques for breast cancer histology image classification. The Journal of Engineering Research،Vol. 19, no. 1, pp.41-53.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1341178
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Karuppasamy, Aruna Devi…[et al.]. Recent CNN-based techniques for breast cancer histology image classification. The Journal of Engineering Research Vol. 19, no. 1 (2022), pp.41-53.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1341178
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Karuppasamy, Aruna Devi& Abd al-Salam, Abd al-Hamid& Hajjam, Rashid& Zaydum, Hamzah& al-Bahri, Mayya. Recent CNN-based techniques for breast cancer histology image classification. The Journal of Engineering Research. 2022. Vol. 19, no. 1, pp.41-53.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1341178
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 51-53
رقم السجل
BIM-1341178
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