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SHISRCNet: Super-resolution And Classification Network For Low-resolution Breast Cancer Histopathology Image

人工智能 放大倍数 模式识别(心理学) 分辨率(逻辑) 计算机科学 计算机视觉 扫描仪 图像分辨率 比例(比率) 图像(数学) 低分辨率 高分辨率 物理 遥感 量子力学 地质学
作者
Luyuan Xie,Cong Li,Zirui Wang,Xin Zhang,Boyan Chen,Qingni Shen,Zhonghai Wu
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2306.14119
摘要

The rapid identification and accurate diagnosis of breast cancer, known as the killer of women, have become greatly significant for those patients. Numerous breast cancer histopathological image classification methods have been proposed. But they still suffer from two problems. (1) These methods can only hand high-resolution (HR) images. However, the low-resolution (LR) images are often collected by the digital slide scanner with limited hardware conditions. Compared with HR images, LR images often lose some key features like texture, which deeply affects the accuracy of diagnosis. (2) The existing methods have fixed receptive fields, so they can not extract and fuse multi-scale features well for images with different magnification factors. To fill these gaps, we present a \textbf{S}ingle \textbf{H}istopathological \textbf{I}mage \textbf{S}uper-\textbf{R}esolution \textbf{C}lassification network (SHISRCNet), which consists of two modules: Super-Resolution (SR) and Classification (CF) modules. SR module reconstructs LR images into SR ones. CF module extracts and fuses the multi-scale features of SR images for classification. In the training stage, we introduce HR images into the CF module to enhance SHISRCNet's performance. Finally, through the joint training of these two modules, super-resolution and classified of LR images are integrated into our model. The experimental results demonstrate that the effects of our method are close to the SOTA methods with taking HR images as inputs.
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