Prostatacancer är den vanligaste cancern bland män, exklusive hudcancer. Det diagnostiseras genom histopatologisk tolkning av Hematoxylin och Eosin (H&E)-konserverade vävnadssektioner. Gland och nuclei fördelningarna varierar med sjukdomen grad, och de morfologiska särdragen varierar med utvecklingen av cancer. En vävnad microarray med kända sjukdomsstadier kan användas för att möjliggöra effektiv patologi bildanalys. Vi fokuserar på ett intuitivt tillvägagångssätt för segmentering av sådana bilder med hjälp av den hierarkiska självorganiserande kartan (HSOM). Vårt tillvägagångssätt introducerar användningen av oövervakade kluster med hjälp av både färg och textur funktioner, och användningen av oövervakad färg sammanslagning utanför HSOM ramverket. HSOM applicerades på segment 109 vävnader bestående av fyra vävnadskluster: körtlar, epitel, stroma och nuclei. Dessa segment jämfördes med resultaten av en EM Gaussiansk klusteralgoritm. Den föreslagna metoden bekräftar att HSOM:s förmåga till självlärande och anpassningsförmåga i kombination med det hierarkiska nätverkets mekanism för informationsfusion leder till överlägsna segmenteringsresultat för vävnadsbilder.
I REF utnyttjades en hierarkisk självorganiserande kartklusteralgoritm för att segmentera H & E-fläckade bilder av prostatavävnad och identifiera fyra vävnadskluster (jordar, epitel, stroma och cellkärnor) baserat på färg och texturala egenskaper.
Color and texture based segmentation of molecular pathology images usING HSOMS
{'venue': '2008 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'journal': '2008 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}