Abstract-Histopatology diagnos bygger på visuell undersökning av morfologin av histologiska sektioner under ett mikroskop. Med den ökande populariteten av digitala bildscanners, beslutsstödsystem baserade på analys av digitala patologi bilder är i hög efterfrågan. Datoriserade beslutsstödsystem är dock fulla av problem som beror på färgvariationer i vävnadens utseende på grund av variation i vävnadsberedningen, variation i fläckreaktivitet från olika tillverkare/batcher, användar- eller protokollvariation, och användning av skannrar från olika tillverkare. I den här artikeln presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för fläcknormalisering i histopatologiska bilder. Metoden är baserad på icke-linjär kartläggning av en källbild till en målbild med hjälp av en representation härledd från färgdekonvolution. Färgdekonvolution är en metod för att få färgkoncentrationsvärden när fläckmatrisen, som beskriver hur färgen påverkas av färgkoncentrationen, ges. I stället för att förlita sig på standardfärgmatriser, som kan vara olämpliga för en given bild, föreslår vi att man använder en färgbaserad klassificering som innehåller en ny färgfärgdeskriptor för att beräkna bildspecifik färgmatris. För att visa effekten av den föreslagna fläckmatris uppskattning och fläck normalisering metoder, de tillämpas på problemet med tumör segmentering i brösthistopatologi bilder. De experimentella resultaten tyder på att paradigmet för färg normalisering, som en förbehandling steg, kan avsevärt hjälpa histologiska bildanalys algoritmer för att visa stabil prestanda som är okänslig för bildförhållanden i allmänhet och scanner variationer i synnerhet. Index Termer-Histopatologi bilder analys, icke-linjär kartläggning, huvudsakliga färg histogram (PCH), fläck färg deskriptor (SCD), fläckuppskattning, fläck normalisering.
Khan Ref föreslår en icke-linjär kartläggning metod för att normalisera färgning.
A Nonlinear Mapping Approach to Stain Normalization in Digital Histopathology Images Using Image-Specific Color Deconvolution
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}