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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 1,042 - 1,045 (4page)
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Circulating Tumor Cells (CTC) is expected as a useful biomarker test that can evaluate cancer metastasis. CTC exists in the blood of cancer patients and is considered to be an incentive of cancer metastasis. Pathologists analyze the blood to find these metastasis cancers from three colors of fluorescence microscopy images, but the manual analysis is time-consuming. In this paper, we develop an automatic CTC classification method in fluorescence microscopy images to reduce the burden of pathologists. In the proposed method, we detect cell regions by the bacterial foraging-based edge detection (BFED) algorithm and classify CTC by SqueezeNet, which is the kind of convolutional neural network (CNN). We apply the proposed method to 5040 microscopy images (6 samples) and evaluate the effectiveness. The experimental results demonstrate that the proposed method has a true positive rate is 89.86% and a false positive rate is 3.27%.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODS
3. EXPERIMENTAL RESULTS
4. DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES
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