Sammanhang: Enligt Nottingham klassificeringssystem, mitos räkna spelar en kritisk roll i cancerdiagnos och gradering. Manuell räkning av mitos är tråkig och föremål för betydande inter- och intra-reader variationer. Syfte: Syftet är att förbättra noggrannheten i mitos detektion genom att välja de färgkanaler som bättre fångar de statistiska och morfologiska egenskaper, som klassificerar mitos från andra objekt. Material och metoder: Vi föreslår ett ramverk som inkluderar omfattande analys av statistik och morfologiska egenskaper i utvalda kanaler av olika färgrymder som hjälper patologer att upptäcka mitos. I kandidat detektionsfasen utför vi Laplacian av Gaussian, tröskel, morfologi och aktiv konturmodell på blå-ratio bild för att upptäcka och segmentera kandidater. I kandidatklassificeringsfasen extraherar vi totalt 143 funktioner inklusive morfologisk, första ordningens och andra ordningens statistikfunktioner (textur) för varje kandidat i utvalda kanaler och klassificerar slutligen med beslutsträdsklassificering. Resultat och diskussion: Den föreslagna metoden har utvärderats om Mitos Detection in Breast Cancer Histological Images (MITOS) dataset som tillhandahålls för en internationell konferens om mönsterigenkänning 2012 tävling och uppnått 74% och 71% detektionsfrekvens, 70% och 56% precision och 72% och 63% F-Mät på Aperio och Hamamatsu bilder, respektive. Slutsatser och framtida arbete: Den föreslagna multi-channel funktioner beräkningsschema använder fast bildskala och extraherar nuclei funktioner i utvalda kanaler av olika färgrymder. Denna enkla men robusta modell har visat sig vara mycket effektiv när det gäller att fånga in flera kanalers statistiska funktioner för mitosdetektering, under MITOS internationella riktmärke. Det är faktiskt en mycket utmanande visuell uppgift att upptäcka mitos av avgörande betydelse vid cancerdiagnos. I framtida arbete planerar vi att använda färgdekonvolution som förbehandling och Hough transform eller lokal extremitet baserad kandidat detektion för att minska antalet kandidater i mitos och non-mitosis klasser.
Irshade använt aktiva konturmodeller för kandidaturval och statistiska och morfologiska egenskaper för klassificering REF.
Automated mitosis detection in histopathology using morphological and multi-channel statistics features
{'venue': 'Journal of Pathology Informatics', 'journal': 'Journal of Pathology Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}