Dealing with Topological Information within a Fully Convolutional Neural Network

Etienne Decencière; Santiago Velasco-Forero; Fu Min; Juanjuan Chen; Hélène Burdin; Gervais Gauthier; Bruno Lay; Thomas Bornschloegl; Thérèse Baldeweck

Dealing with Topological Information within a Fully Convolutional Neural Network

Etienne Decencière ¹ Santiago Velasco-Forero ¹ Fu Min Juanjuan Chen Hélène Burdin Gervais Gauthier ² Bruno Lay ³ Thomas Bornschloegl Thérèse Baldeweck ⁴

1 CMM - Centre de Morphologie Mathématique

2 ADCIS - Société ADCIS

3 ADCIS - Société ADCIS

4 L'Oréal recherche et innovation

Abstract : A fully convolutional neural network has a receptive field of limited size and therefore cannot exploit global information, such as topological information. A solution is proposed in this paper to solve this problem, based on pre-processing with a geodesic operator. It is applied to the segmentation of histological images of pigmented reconstructed epidermis acquired via Whole Slide Imaging.

Keywords : Mathematical morphology Histological image segmentation Convolutional neural network geodesic operators

Type de document :

Communication dans un congrès

Domaine :

Informatique [cs] / Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]

Informatique [cs] / Traitement des images

Sciences du Vivant [q-bio] / Médecine humaine et pathologie / Anatomie, Histologie, Anatomopathologie [q-bio.TO]

Statistiques [stat] / Apprentissage Machine

Liste complète des métadonnées

https://hal-mines-paristech.archives-ouvertes.fr/hal-01877624
Contributeur : Etienne Decencière <>
Soumis le : jeudi 20 septembre 2018 - 10:19:39
Dernière modification le : mercredi 13 février 2019 - 14:24:02
Document(s) archivé(s) le : vendredi 21 décembre 2018 - 13:57:18

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