As the powerful performance of deep learning has been proven, many computer vision researchers have applied deep learning methods to their works as a breakthrough that could not be achieved with conventional computer vision algorithms. Particularly in pathological image analysis, deep learning plays an important role because some diagnosis requires a considerable cost or much time. In a recent, convolutional neural network (CNN)-based deep learning models have shown meaningful results in pathological image analysis, reducing time and cost. However, existing CNN-based segmentation models perform the same convolution operation for all channels of a feature map. It could be an inefficient operation according to information theory. We propose (Shannon) entropy-based convolutional module (ECM) for efficient convolutional operation in terms of a communication system. The fundamental coding manner of a communication system based on information theory is to allocate fewer bits for data showing the high probability of occurrence, and vice versa. Following up this coding manner, a feature is divided into dominant and recessive features according to the channel importance calculated from the channel attention module, and a heavy operation is conducted on the recessive feature and a light operation is conducted on the dominant feature. This operating manner can make a network perform efficient calculations and improve its performance. Furthermore, our proposed module is a portable unit, thus it can be a replacement of any convolution without modification of the whole architecture. To the best of our knowledge, our proposed module is the first trial to mimic the coding manner of information theory. The models equipped with our proposed module outperform the original models achieving 0.855 of F1 score and 0.832 of Jaccard score on colorectal cancer (CRC) image data-set.
KSP 제안 키워드
Colorectal Cancer, Communication system, Computer Vision(CV), Convolution neural network(CNN), Data sets, Feature Map, Histological Images, Image Analysis, Image data, Image segmentation and classification, Information Theory
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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