Sammanhang: Enligt Nottinghams klassificeringssystem är mitos i bröstcancerhistopatologi en av tre komponenter som krävs för cancergradering och prognos. Manuell räkning av mitos är tråkig och föremål för betydande inter- och intra-reader variationer. Syfte: Syftet är att undersöka de olika texturfunktionerna och den hierarkiska modellen och X (HMAX) biologiskt inspirerade metoden för mitosdetektering med hjälp av maskininlärningsteknik. Material och metoder: Vi föreslår ett tillvägagångssätt som hjälper patologer i automatiserad mitos detektion och räkning. Den föreslagna metoden, som är baserad på de mest gynnsamma textur funktioner kombination, undersöker möjligheten att skilja mellan olika kanaler av färgrymd. Blue-ratio kanal ger mer diskriminativ information för mitos detektion i histopatologiska bilder. Co-occurrence funktioner, run-long funktioner och Scale-invariant funktioner transform (SIFT) funktioner extraherades och användes i klassificeringen av mitos. Slutligen görs en klassificering för att placera kandidatplåstret antingen i mitosklassen eller i non-mitosis-klassen. Tre olika klassificeringar har utvärderats: Beslutsträd, linjär kärna Support Vector Machine (SVM) och icke-linjär kärna SVM. Vi utvärderar också prestandan hos det föreslagna ramverket med hjälp av den modifierade biologiskt inspirerade modellen av HMAX och jämför resultaten med andra funktionsextraktionsmetoder som tät SIFT. Den föreslagna metoden har testats på Mitos detektion i bröstcancer histologiska bilder (MITOS) dataset tillhandahålls för en internationell konferens om mönsterigenkänning (ICPR) 2012 tävling. Den föreslagna ramen uppnådde 76 % återkallande, 75 % precision och 76 % F-åtgärd. Slutsatser: Olika klassificeringsramar har utvärderats för detektion av mitos. I framtida arbete, i stället för regioner, avser vi att beräkna funktioner på resultaten av mitos kontur segmentering och använda dem för att förbättra detektion och klassificeringsfrekvens.
Irshad m.fl. REF extraherade andra ordningens statistikfunktioner och Skala Invariant Feature Transform (SIFT) funktioner i mitotiska cellavbildningar för att upptäcka mitos.
Automated mitosis detection using texture, SIFT features and HMAX biologically inspired approach
{'venue': 'Journal of Pathology Informatics', 'journal': 'Journal of Pathology Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}