Segmentacija regij zanimanja v histopatoloških posnetkih kolorektalnih polipov

Histopatološki posnetki pogosto vsebujejo veliko diagnostično nepomembnih motečih informacij. Patolog se mora pri svojem delu osredotočiti na specifične regije, kjer opazuje tako podrobnosti kot obliko in število večjih celičnih struktur. V tem delu predstavimo dva poskusa označevanja regij zanimanja in učenje modelov segmentacije za avtomatsko detektiranje teh regij. Prvi pristop je bil t. i. grobo označevanje, ki je za označevalca manj naporen in časovno učinkovitejši.  V tem eksperimentu je bilo označenih 123 slik. Izkazalo se je, da je bil model segmentacije, naučen s temi podatki, bolj natančen kot pa same pripravljene oznake. Drugi pristop je bil t. i. podrobno označevanje, ki je za označevalca bistveno bolj naporen. S tem označevanjem je bilo označenih samo 10 slik. Model naučen s temi podatki je, kljub izredno majhnemu naboru učnih podatkov, ob vizualnem pregledu bolje segmentiral regije zanimanja kot pa model naučen z grobimi oznakami.