Objektmorfologi, definierad som form- och storleksegenskaper, som observerats på medicinska bilder är ofta en viktig markör för sjukdomsnärvaro och/eller aggressivitet. I samband med prostatacancerhistopatologi är körtelmorfologi en integrerad del av Gleason klassificeringssystem som möjliggör diskriminering mellan låg- och höggradig sjukdom. Kliniker är dock ofta oförmögna att skilja mellan subtila skillnader i objektmorfologi, vilket framgår av hög inter-observer variabilitet i Gleason gradering. Gränsbaserade morfologiska deskriptorer, såsom avvikelsen i avståndet från punkter på gränsen till ett objekt till dess centrum, kanske inte har den nödvändiga diskriminabiliteten för att separera objekt med subtila formskillnader. I detta dokument presenterar vi en uppsättning nya explicita formdeskriptorer (ESD) som kan skilja subtila formskillnader mellan prostatakörtlar av mellanliggande Gleason grad (grad 3 och 4) om prostatacancer histopatologi. Beräkning av ESD:er innebär: (1) representera objektmorfologi med hjälp av en explicit formmodell (t.ex. medial axel), (2) anpassning av formmodellerna via ett icke-rigid registreringssystem med en diffeomorph restriktion och kvantifiering av formmodellens olikhet, och (3) tillämpning av ett icke-linjärt dimensionsreduktionssystem (t.ex. Diagram Inbäddning) för att lära sig en lågdimensionell projektion som kodar för formskillnader mellan objekt. ESD är därför de främsta eigenvektorerna i det minskade inbäddningsutrymmet. I detta arbete visar vi att ESD i kombination med en Support Vector Machine klassificering kan korrekt skilja mellan 888 prostatakörtlar motsvarande olika Gleason kvaliteter (benign, grad 3 eller grad 4) av prostatacancer från 58 nålbiopsi prover med en maximal noggrannhet på 0,89 och motsvarande yta under mottagaren fungerar karakteristisk kurva på 0,78.
Sparks REF föreslår en uppsättning nya explicita form funktioner för att skilja subtila form skillnader mellan prostatakörtlar av mellanliggande Gleason grader på prostatacancer.
Explicit shape descriptors: Novel morphologic features for histopathology classification
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}