Gland segmentering är ett viktigt steg för att automatisera analysen av biopsier som innehåller körtelstrukturer. Men detta är fortfarande ett utmanande problem som variationen i färgning, fixering, och avsnittning förfaranden leder till en avsevärd mängd artefakter och avvikelser i vävnadssektioner, vilket kan resultera i enorma variationer i körtlar utseende. I detta arbete rapporterar vi ett nytt tillvägagångssätt för körtelsegmentering. Detta tillvägagångssätt sönderdelar vävnadsbilden till en uppsättning primitiva objekt och segmentkörtlar som utnyttjar de organisatoriska egenskaperna hos dessa objekt, vilka kvantifieras med definitionen av objekt-grafer. I motsats till den tidigare litteraturen använder den föreslagna metoden objektbaserad information för problem med körtelsegmentering, i stället för att enbart använda pixelbaserad information. Genom att arbeta med bilder av tjocktarmsvävnader visar våra experiment att den föreslagna objektgrafmetoden ger höga segmenteringsnoggrannheter för träning och testuppsättningar och avsevärt förbättrar segmenteringsprestandan hos dess pixelbaserade motsvarigheter. Experimenten visar också att den objektbaserade strukturen i den föreslagna metoden ger mer tolerans mot artefakter och varianser i vävnader.
REF konstruera en objektgraf av en uppsättning cirkulära objekt som bryts ner från bilden för att identifiera lumen.
Automatic segmentation of colon glands using object-graphs
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}