Abstract-Lung cancer noduli, särskilt adenokarcinom, innehåller en komplex blandning av cellvävnad typer: införliva cancerceller, fibroblastisk stromal vävnad, och inaktiv fibros. Kvantitativa proportioner och fördelningar av de olika vävnadstyperna kan vara insiktsfulla för att förstå lungcancer tillväxt, klassificering och prognostiska faktorer. Nuvarande metoder för histologisk bedömning är dock kvalitativa och ger begränsade möjligheter att systematiskt utvärdera relevansen av lungknutor cellulär heterogenitet. I denna studie presenterar vi både en manuell och en automatisk metod för segmentering av vävnadstyper i histologiska sektioner av omseglade humana lungcancerknutor. En specialiserad färgning metod som innehåller immunohistokemi med en modifierad Massons Trikroma motmedel användes för att maximera färgkontrast i vävnadsprover för automatiserad segmentering. De utvecklade, klusterbaserade, helautomatiska segmentering tillvägagångssätt segment komplett lungknutor tvärsnitt histologiska diabilder på mindre än 1 minut, jämfört med manuell segmentering som kräver flera timmar för att slutföra. Vi fann att noggrannheten i den automatiserade metoden är jämförbar med den manuella segmenteringen med de ytterligare fördelarna med förbättrad tidseffektivitet, avlägsnande av känslighet för mänskliga fel, och 100% repeterbarhet.
Sieren m.fl. REF används klusterbildning för segmentering av vävnadstyper i sektioner av återsekulerade humana lungcancerknutor.
An Automated Segmentation Approach for Highlighting the Histological Complexity of Human Lung Cancer
{'venue': 'Annals of Biomedical Engineering', 'journal': 'Annals of Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}