Gleason score är den enskilt viktigaste prognostiska indikatorn för prostatacancer kandidater och spelar en betydande roll i behandling planering. Histopatologisk avbildning av prostatavävnad prover ger guld standard för att erhålla Gleason poäng, men den manuella tilldelningen av Gleason betyg är en arbetsintensiv och felbenägen process. Vi har utvecklat ett texturklassificeringssystem för automatisk och reproducerbar Gleason gradering. Vårt system karakteriserar texturen i bilder som tillhör en tumör grad genom att kluster extraherade filter svar vid varje pixel i texton (grundläggande texturelement). Vi har använt slumpmässiga skogar för att samla filtersvaren i textons följt av den rumsliga pyramidmatchkärnan i samband med en SVM-klassning. Vi har visat hur effektivt vårt system är när det gäller att skilja mellan Gleason graderna 3 och 4.
Khurd m.fl. REF har utvecklat ett texturklassificeringssystem för automatisk och reproducerbar Gleasonklassificering.
Computer-aided gleason grading of prostate cancer histopathological images using texton forests
{'venue': '2010 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'journal': '2010 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}