组织学图像中肾小球检测对象检测模型的评价

Abel Ramalho Galvão, Jonathan M. C. Rehem, W. L. C. D. Santos, Luciano Rebouças de Oliveira, A. A. Duarte, M. F. Angelo
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摘要

肾小球是负责血液过滤的肾脏结构,可能会受到损伤的影响。目前,计算机系统已经发展起来,以帮助识别这些病变,因此,这些肾小球的检测是非常重要的。本研究的目的是评估目标检测模型在数字组织学图像中检测肾小球的性能。我们评估了3个模型:SM1 (SSD Mobilenet v1), FRR50 (Faster RCNN Resnet 50)和FRR101 (Faster RCNN Resnet 101),其中FRR50模型的结果最好,mAP=0.88。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Avaliação de Modelos de Detecção de Objetos para Detectar Glomérulos em Imagens Histológicas
Os glomérulos são estrutruas renais responsáveis pela filtragem do sangue e podem ser acometidos por lesões. Atualmente, sistemas computacionais para auxiliar na identficação destas lesões têm sido desenvolvidos, e assim, é de grande importância a detecção destes glomérulos. O objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho de modelos de detecção de objetos para a detecção de glomérulos em imagens histológicas digitais. Foram avaliados 3 modelos: SM1 (SSD Mobilenet v1), FRR50 (Faster RCNN Resnet 50) e FRR101 (Faster RCNN Resnet 101), dos quais, o modelo FRR50 obteve o melhor resultado, mAP=0.88.
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