Abstrakt. Nuvarande diagnos av prostata adenocarcinom görs genom manuell analys av biopsi vävnad prover för tumör närvaro. Den senaste tidens tillkomst av hela bild-digitala skannrar har dock gjort histopatologiska vävnadsprover tillgängliga för datorstödd diagnos (CAD). I den här artikeln presenterar vi ett CAD-system för att hjälpa patologer genom att automatiskt upptäcka prostatacancer från digitaliserade bilder av prostatahistologiska prover. Automatiserad diagnos på mycket stora högupplösta bilder görs via ett system med flera upplösningar som liknar det sätt på vilket en patolog isolerar regioner av intresse på ett glasglas. Nästan 600 funktioner bildstruktur extraheras och används för att utföra pixel-wise Bayesian klassificering på varje bildskala för att få motsvarande sannolikhet scener. Med början på den lägsta skalan använder vi AdaBoost algoritmen för att kombinera de mest diskriminerande funktionerna, och vi analyserar endast pixlar med en hög kombinerad sannolikhet för malignitet på efterföljande högre skalor. Systemet utvärderades i 22 studier genom att jämföra CAD-resultatet med en patologs manuella segmentering av cancer (som tjänade som grundsanning) och konstaterades ha en total noggrannhet på 88 %. Våra resultat visar att (1) CAD-detektionskänsligheten är konstant hög över bildskalan medan CAD-specificiteten ökar med högre skalor, (2) metoden är robust för val av träningsprover, och (3) den flerskaliga kaskadmetoden ger betydande besparingar i beräkningstiden.
Doyle och Al. REF införde ett flerupplösningssystem där pixelmässigt Bayesian klassificering utförs på varje bildskala för att erhålla motsvarande sannolikhetsvärden.
A boosting cascade for automated detection of prostate cancer from digitized histology
{'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']}