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说明案例详解dcan deep contour-aware cvpr paperchen.pdf

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    DCAN:DeepContour-AwareNetworksforAccurateGlandSegmentation

    HaoChenXiaojuanQiLequanYuPheng-AnnHeng

    DepartmentofComputerScienceandEngineering

    TheUniversityof

    {hchen,xjqi,lqyu,pheng}@cse.cuhk.edu.hk

    Themorphologyofglandshasbeenusedroutinelyby

    pathologiststoassessthemalignancydegreeofadenocar-

    

    cinomas.Accuratesegmentationofglandsfromhistology

    imagesisacrucialsteptoobtainreliablemorphological

    statisticsforquantitativediagnosis.Inthispaper,wepro-

    posedanefficientdeepcontour-awarenetwork(DCAN)to

    solvethischallengingproblemunderaunifiedmulti-task

    learningframework.Intheproposednetwork,multi-level

    contextualfeaturesfromthehierarchicalarchitectureare

    exploredwithauxiliarysupervisionforaccurateglandseg-

    mentation.Whenincorporatedwithmulti-taskregulariza-

    tionduringthetraining,thediscriminativecapabilityofin-

    termediatefeaturescanbefurtherimproved.Moreover,ourFigure1:Examplesofglandsegmentationinbenign(top

    networkcannotonlyoutputaccurateprobabilitymapsofrow)andmalignant(bottomrow)cases.Fromleftto

    glands,butalsodepictclearcontourssimultaneouslyforrightcolumnsshowtheoriginalimages(stainedwithhema-

    separatingclusteredobjects,whichfurtherbooststheglandtoxylinandeosin)andannotationsbypathologists(individ-

    segmentationperformance.Thisunifiedframeworkcanbeualobjectsaredenoted

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