Immunofluorescence antinukleära antikroppstester är viktiga för diagnos och hantering av autoimmuna tillstånd; ett viktigt steg som skulle dra nytta av tillförlitlig automatisering är erkännandet av subcellulära mönster som tyder på olika sjukdomar. Vi presenterar ett system för att känna igen sådana mönster, på cell- och provnivåer, i bilder av HEP-2 celler. Ensembler av SVMs utbildades för att klassificera celler i sex klasser baserade på sparse kodning av texturfunktioner med cellpyramider, fånga rumsliga, flerskaliga struktur. Ett liknande tillvägagångssätt användes för att klassificera exemplar i sju klasser. Programimplementationer lämnades in till en internationell tävling värd för ICPR 2014 (Performance Evaluation of Indirect Immunofluorescence Image Analysis Systems). Genomsnittliga noggrannheter i klass som erhölls på slutna testdatamängder var 87,1 % respektive 88,5% för cell- respektive provklassificering. Dessa var de högsta som uppnåddes i tävlingen, vilket tyder på att våra metoder är toppmoderna. Vi ger detaljerade beskrivningar och omfattande experiment med olika funktioner och kodningsmetoder.
Siyamalan m.fl. REF presenterade en ensemble av SVMs baserat på sparsam kodning av texturfunktioner med cellpyramider, fånga rumslig, flerskalig struktur för HEp-2 cellklassificering och rapporterad genomsnittlig noggrannhet.
An automated pattern recognition system for classifying indirect immunofluorescence images of HEp-2 cells and specimens
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}