Sammanfattning av denna webbsida: Digital patologi har varit kliniskt godkänd i över ett decennium för att ersätta traditionella diagnosmetoder. Många utmaningar uppstår när man digitaliserar hela bildavsökningen till högupplösta bilder, inklusive minne och tidshantering. Hela bildbilder kräver stort minnesutrymme om vävnaden inte är förlokaliserad för skannern. Författarna föreslår en uppsättning kliniskt motiverade funktioner som representerar färg, intensitet, textur och plats för att segmentera och lokalisera vävnaden från hela bildbilden. Detta steg sparar både avläsningstiden och det minnesutrymme som krävs. I genomsnitt minskar det avsökningstiden upp till 40% beroende på vävnadstyp. Författarna föreslår, med hjälp av oövervakat lärande, att segmentera och lokalisera vävnad genom kluster. Till skillnad från övervakade metoder kräver denna metod inte den grundläggande sanning som är tidskrävande för domänexperter. Den föreslagna metoden ger i genomsnitt 96% lokaliseringsnoggrannhet på en stor datauppsättning. Dessutom överträffar författarna tidigare föreslagna övervakade läranderesultat på samma data.
Hiary m.fl. REF presenterade en metod för att segmentera vävnaden från hela bilden och lokalisera den i en avgränsande låda med hjälp av en - medel algoritm.
Segmentation and localisation of whole slide images using unsupervised learning
{'venue': 'IET Image Processing', 'journal': 'IET Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}