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      In this paper, we propose a deep metric learning classification model for colon cancer grading which aims to learn feature vector similarity by distance comparisons. The proposed method is evaluated on >9,800 colorectal image patches. The experimental results show that the method achieves 87.85% accuracy and 0.8425 F1-score, suggesting that the proposed learning method can improve histopathological analysis of cancer grade classification in pathological images.
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      In this paper, we propose a deep metric learning classification model for colon cancer grading which aims to learn feature vector similarity by distance comparisons. The proposed method is evaluated on >9,800 colorectal image patches. The experimen...

      In this paper, we propose a deep metric learning classification model for colon cancer grading which aims to learn feature vector similarity by distance comparisons. The proposed method is evaluated on >9,800 colorectal image patches. The experimental results show that the method achieves 87.85% accuracy and 0.8425 F1-score, suggesting that the proposed learning method can improve histopathological analysis of cancer grade classification in pathological images.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • I. 서론
      • II. 본론
      • III. 실험
      • IV. 결론 및 향후 연구 방향
      • Abstract
      • I. 서론
      • II. 본론
      • III. 실험
      • IV. 결론 및 향후 연구 방향
      • 참고문헌
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