Bakgrund: Syftet med studien var att bedöma om texturanalys är möjlig för automatisk identifiering av epitel och stroma i digitaliserade tumörvävnad microarrays (TMAs). Texturanalys baserad på lokala binära mönster (LBP) har tidigare använts framgångsrikt i applikationer som ansiktsigenkänning och industriell maskinseende. TMA med vävnadsprover från 643 patienter med kolorektalcancer digitaliserades med hjälp av en hel bildläsare och områden som representerade epitel och stroma kommenterades i bilderna. Väldefinierade bilder av epitel (n = 41) och stroma (n = 39) användes för att träna en stödvektor maskin (SVM) klassificering med LBP textur funktioner och en kontrastmått C (LBP / C) som ingång. Vi optimerade klassificeringen på en valideringsuppsättning (n = 576) och bedömde sedan dess prestanda på en oberoende testuppsättning bilder (n = 720). Slutligen utvärderades LBP/C-klassningsmaskinens prestanda mot klassificeringar baserade på Haralicks texturfunktioner och Gabor-filtrerade bilder.
I REF, textur funktioner (baserat på lokala binära mönster) och en SVM klassificerare har utnyttjats för automatisk segmentering av epiteliska och stromala vävnader i TMAs av kolorektal cancer.
Identification of tumor epithelium and stroma in tissue microarrays using texture analysis
{'venue': 'Diagnostic Pathology', 'journal': 'Diagnostic Pathology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}