Maschinelles Lernen für die Brustkrebsdiagnostik
2018
Radboud University Medical Center, Nimwegen, Niederlande
Diese Methode basiert auf Techniken des maschinellen Lernens, um Einblicke in stromale Veränderungen im Zusammenhang mit Brustkrebs zu gewinnen. Der Algorithmus wurde unter Verwendung von tiefen konvolutionellen neuronalen Netzwerken trainiert, um zwischen invasivem Brustkrebs-bezogenem Stroma und gutartigen Biopsien von Patienten zu unterscheiden. Danach könnte der Algorithmus korrekt funktionieren und sogar zur Erkennung von duktalen Karzinomen verwendet werden. Die Ergebnisse zeigen, dass Algorithmen leistungsstarke Werkzeuge sein können, um Brustbiopsien zu klassifizieren und Brustverletzungen zu verstehen.
Using deep convolutional neural networks to identify and classify tumor-associated stroma in diagnostic breast biopsies
Jeroen A W M van der Laak
Eingestellt am: 22.07.2021
[1] https://www.nature.com/articles/s41379-018-0073-z[2] https://data.jrc.ec.europa.eu/dataset/ffebe454-ed9a-47cf-8a33-8cf70c1b7d38
