Abstract: S. Pratiher, S. Bhattacharya, S. Mukhopadhyay, N. Ghosh, G. Pasupuleti, P. K. Panigrahi (2018)

Proceedings of SPIE – Optics, Photonics, and Digital Technologies for Imaging Applications V, 10679, 1067902p. (2018) DOI:10.1117/12.2300024

Deep features using convolutional neural network for early stage cancer detection

In this contribution, we have done exploratory experiments using deep learning framework to classify elastic scattering spectra of biological tissues into normal and cancerous ones. An analytical assessment highlighting the superiority of convolutional neural network (CNN) extracted deep features over classical hand crafted biomarkers is discussed. The proposed method employs elastic scattering spectra of the tissues as input to CNN and thereby, averting the requirement of domain experts for extraction of diagnostic feature descriptors. Experimental results are discussed in detail.

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Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

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