Abstract-This paper introducerar ett automatiserat datorstödd system för diagnos av cervikal intraepitelial neoplasi (CIN) med hjälp av ultra-stora cervikal histologiska digitala diabilder. Systemet innehåller två delar: segmentering av skivepitel och diagnos av CIN. För segmentering, för att minska bearbetningstiden, utvecklas en multiupplösningsmetod. Det skivepitelskiktet är först segmenterat med en låg (2X) upplösning. Gränserna finjusteras ytterligare vid en högre (20X) upplösning. Den blockbaserade segmenteringsmetoden använder robusta texturegenskaper vektorer i kombination med stödvektormaskiner (SVM) för att utföra klassificering. Läkarregler tillämpas äntligen. Vid testning uppnår segmentering med 31 digitala diabilder 94,25 % noggrannhet. För diagnos av CIN, förändringar i nuclei struktur och morfologi längs linjer vinkelrätt mot huvudaxeln av skivepitelet kvantifieras och klassificeras. Med hjälp av SVM i flera kategorier klassificeras vinkelräta linjer i normal, CIN I, CIN II och CIN III. Den robusthet i systemet i termer av regional diagnos mäts mot patologers diagnoser och inter-observer variabilitet mellan två patologer beaktas. De första resultaten tyder på att systemet har potential som ett verktyg både för att hjälpa patologer diagnoser, och i utbildning.
Till exempel använde Wang REF en multi-upplösning metod för diagnos av cervikal intraepitelial neoplasi.
Assisted Diagnosis of Cervical Intraepithelial Neoplasia (CIN)
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}