Att tillhandahålla en förbättrad teknik som kan hjälpa patologer att korrekt klassificera meningiomtumörer med en betydande noggrannhet är vårt huvudmål. Den föreslagna tekniken, som bygger på optimal texturmätningskombination, undersöker RGB-färgkanalernas åtskiljbarhet och väljer den kanal som bäst segmenterar cellkärnorna i de histopatologiska bilderna. Den morfologiska lutningen användes för att extrahera den region som var av intresse för varje subtyp och för att eliminera eventuellt buller (t.ex. sprickor) som kan inträffa under biopsiberedning. Meningioma textur funktioner extraheras genom fyra olika texturmått (två modellbaserade och två statistiska-baserade) och sedan motsvarande funktioner sammansmältes i olika kombinationer efter att ha uteslutit mycket korrelerade funktioner, och en Bayesian klassificerare användes för meningioma subtyp diskriminering. Den kombinerade Gaussian Markov slumpmässiga fältet och run-long matris textur mäter överträffade alla andra kombinationer i termer av kvantitativt karakterisering hjärnhinnan vävnad, uppnå en total klassificering noggrannhet på 92,50%, förbättra från 83,75% vilket är den bästa noggrannhet uppnås om texturen mäter används individuellt.
Slutligen användes en modellbaserad Gaussian Markov-fält och en statistikbaserad körlängdsmatrisstruktur för att få en noggrannhet på 92,50 % REF.
Texture measures combination for improved meningioma classification of histopathological images
{'venue': 'Pattern Recognition, vol.43, pp.2043-2053, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}