Vårt mål är att bryta hela bildbilder (WSI) av histologi sektioner i distinkta fläckar (t.ex., livskraftig tumör, nekros) så att statistik över distinkt histopatologi kan kopplas till resultatet. En sådan analys kräver en stor kohort av histologiska sektioner som kan komma från olika laboratorier, som kanske inte använder samma protokoll i provberedningen. Vi har utvärderat en metod baserad på en variation av den begränsade Boltzmann maskin (RBM) som lär sig inneboende funktioner i bilden signaturen på ett oövervakat sätt. Beräknad kod, från den inlärda representationen, används sedan för att klassificera patchar från ett kurerat bibliotek av bilder. Systemet har utvärderats mot en uppsättning av små bildblock på 1k-by-1k som har extraherats från glioblastoma multiforme (GBM) och klarcells njurcancer (KIRC) från cancergenomet atlas (TCGA) arkiv. Den lärda modellen projiceras sedan på varje bildbild (t.ex. i storlek 20k-by-20k pixlar eller större) för att karakterisera och visualisera tumörarkitektur. När det gäller BBM bryts varje WSI ned i nekrotisk, övergång till nekros och livsduglig. I fallet med KIRC, varje WSI bryts ner i tumörtyper, stroma, normalt, och andra. Utvärdering av 1400 och 2500 prover av GDM och KIRC indikerar en prestanda på 84 % respektive 81 %.
Nayak REF utforskar sparse funktion lärande utnyttja den begränsade Boltzmann maskin (RBM) för att beskriva histopatologi funktioner i klarcells njurcancer (KIRC) och BBM.
Classification of tumor histopathology via sparse feature learning
{'venue': '2013 IEEE 10th International Symposium on Biomedical Imaging', 'journal': '2013 IEEE 10th International Symposium on Biomedical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}