Sammanfattning av denna webbsida: Neuroblastom är den vanligaste utomkraniella fasta maligniteten i tidig barndom. Optimal hantering av neuroblastom beror på många faktorer, inklusive histopatologisk klassificering. Även om histopatologi studie anses guld standard för klassificering av neuroblastoma histologiska bilder, datorer kan hjälpa till att extrahera många fler funktioner några av vilka kanske inte kan kännas igen av mänskliga ögon. Detta papper, föreslår en kombination av Scale Invariant Feature Transform med funktionskodning algoritm för att extrahera mycket diskriminerande funktioner. Sedan klassificeras distinkta bildegenskaper av Support Vector Machine i fem kliniskt relevanta klasser. Fördelen med vår modell är att dra ut funktioner som är mer robusta att skala variation jämfört med patched färdiga lokala binära mönster och färdiga lokala binära mönster metoder. Vi samlade en databas med 1043 historiska bilder av neuroblastiska tumörer indelade i fem subtyper. Vår strategi identifierade funktioner som överträffade toppmoderna på både vår neuroblastoma dataset och ett riktmärke bröstcancer dataset. Vår metod visar löfte för klassificering av neuroblastom histologiska bilder.
Gheisari m.fl. REF föreslog kombinationen av SIFT med en funktionskodning algoritm för att extrahera mycket diskriminerande funktioner från neuroblastoma histologi bilder, och tillämpade en SVM klassificerare för att klassificera bilderna i fem subtyper.
Computer Aided Classification of Neuroblastoma Histological Images Using Scale Invariant Feature Transform with Feature Encoding
{'venue': 'Diagnostics', 'journal': 'Diagnostics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}