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【2h】

Multiple instance cancer detection by boosting regularised trees

機譯：通過增強正規(guī)化樹來進行多實例癌癥檢測

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摘要

We propose a novel multiple instance learning algorithm for cancer detection in histopathology images. With images labelled at image-level, we rst search a set of region-level prototypes by solving a submodular set cover problem. Regularised regression trees are then constructed and combined on the set of prototypes using a multiple instance boosting framework. The method compared favourably with competing methods in experiments on breast cancer tissue microarray images and optical tomographic images of colorectal polyps.
機譯：我們提出了一種新穎的多實例學(xué)習(xí)算法，用于組織病理學(xué)圖像中的癌癥檢測。對于以圖像級別標(biāo)記的圖像，我們首先通過解決子模塊集覆蓋問題來搜索一組區(qū)域級別的原型。然后使用多實例提升框架構(gòu)建正則化回歸樹并將其組合在一組原型上。在乳腺癌組織微陣列圖像和結(jié)腸直腸息肉的光學(xué)層析圖像上的實驗中，該方法優(yōu)于競爭方法。

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