Abstrakt. I denna studie föreslår vi ett beräkningsdiagnossystem för att upptäcka kolorektalcancer från histopatologiska skivor. Beräkningsanalysen utfördes vanligen på patchnivå där endast en liten del av skivorna är täckta. Men, skiva-baserad klassificering är mer realistisk för histopatologisk diagnos. Den utvecklade metoden kombinerar både text- och strukturegenskaper från lappbilder och föreslår ett klassificeringssystem på två nivåer. I den första nivån klassificeras patchar i skivor i möjliga klasser (adenomatösa, inflammerade, cancer och normala) och fördelningen av patchar i dessa klasser betraktas som den information som representerar skivorna. Sedan klassificeras skivorna med hjälp av en logistisk linjär klassificering. I patchnivå får vi rätt klassificeringsnoggrannhet på 94,36 % respektive 96,34 % för cancer respektive normala klasser. I skivnivå uppnås dock noggrannheten hos de 79,17 % respektive 92,68 % för cancer respektive normala klasser.
Kalkan REF föreslår en klassificering i två steg.
Automated Colorectal Cancer Diagnosis for Whole-Slice Histopathology
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}