Datoriserad analys av digitala patologiska bilder ger möjlighet att förbättra den kliniska vården (t.ex. Automatiserad diagnos) och katalysering av forskning (t.ex. upptäcka sjukdomssubtyper). Det finns två viktiga utmaningar som motverkar datoriserad analys av digitala patologiska bilder: för det första, hela bild patologi bilder är massiv, gör datoriserad analys ineffektiv, och andra, olika vävnadsregioner i hela bildbilder som inte är direkt relevanta för sjukdomen kan vilseleda datoriserade diagnosalgoritmer. Vi föreslår en metod för att övervinna båda dessa utmaningar som använder en grov-till-fin analys av de lokaliserade egenskaperna i patologiska bilder. Ett första undersökningssteg analyserar mångfalden av grova regioner i hela bildbilden. Detta inkluderar extraktion av rumsligt lokaliserade funktioner av form, färg och textur från kaklade regioner som täcker rutschkanan. Dimensionalitetsminskning av funktionerna bedömer bildmångfalden i de kaklade regionerna och klusterbildning skapar representativa grupper. Ett andra steg ger en detaljerad analys av en enda representativ bricka från varje grupp. En Elastisk Net clasfier producerar ett diagnostiskt beslutsvärde för varje representativ bricka. Ett vägt röstsystem aggregerar beslutsvärdena från dessa plattor för att få en diagnos på hela rutschkanan. Vi utvärderade vår metod genom att automatiskt klassificera 302 fall av hjärncancer i två möjliga diagnoser (glioblastoma multiforme (N = 182) jämfört med lägre grad av gliom (N = 120)) med en noggrannhet på 93,1 % (p < < 0,001). Vi utvärderade också vår metod i datasetet som tillhandahålls för 2014 MICCAI Pathology Classification Challenge, där vår metod, tränad och testad med hjälp av 5-faldig korsvalidering, gav en klassificeringsnoggrannhet på 100% (p < < 0,001). Vår metod visade hög stabilitet och robusthet till parametervariation, med noggrannhet som varierade mellan 95,5% och 100% när den utvärderades för ett brett spektrum av parametrar. Vårt tillvägagångssätt kan vara användbart för att automatiskt skilja mellan de två cancersubtyperna.
I REF, Jocelyn Barker et al. införde en metod för att övervinna ineffektivitet i datoriserad analys av hela rutschbana patologi och vilseleda diagnosalgoritmer (hämta på grund av olika vävnad regioner i hela rutschkana).
Automated classification of brain tumor type in whole-slide digital pathology images using local representative tiles.
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}