Abstract-Radical prostatektomi utförs på cirka 40% av män med organ-begränsad prostatacancer. Patologisk information som erhålls från prostatektomi prov ger viktig prognostisk information och guider rekommendationer för adjuvant behandling. Det nuvarande patologiska protokollet i de flesta centra innebär främst kvalitativ bedömning. I den här artikeln beskriver och utvärderar vi vårt system för automatisk prostatacancerdetektering och klassificering på hematoxylin & eosin-fläckade vävnadsbilder. Vårt tillvägagångssätt är avsett att ta itu med de dubbla utmaningarna med stor datastorlek och behovet av vävnadsinformation på hög nivå om tumörplatser och tumörkvaliteter. Vårt system använder två steg av AdaBoost-baserad klassificering. Den första ger hög nivå vävnad komponent märkning av en superpixel bild partitionering. Den andra använder vävnadskomponenten märkning för att ge en klassificering av cancer jämfört med icke cancer, och låggradig kontra höggradig cancer. Vi utvärderade vårt system med 991 sub-bilder extraherade från digitala patologiska bilder av 50 helmonterade vävnadssektioner från 15 prostatektomipatienter. Vi mätte noggrannheten av 90% och 85% för cancer jämfört med noncancer och höggradig respektive låggradig klassificering uppgifter, respektive. Detta system representerar ett första steg mot automatiserad cancer kvantifiering på prostata digital histopatologi avbildning, som kan bana väg för mer exakt informerad postprostatektomi patientvård.
Gorelick REF föreslår en tvåstegs-AdaBoost-baserad klassificering.
Prostate Histopathology: Learning Tissue Component Histograms for Cancer Detection and Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}