Vi föreslår en ram för att studera visuella morfologiska mönster över histopatologiska helslidebilder (WSI). Bildrepresentation är en viktig komponent i datorstödda beslutsstödsystem för histopatologisk cancerdiagnos. Sådana system extrahera hundratals kvantitativa bildfunktioner från digitaliserade vävnadsbiopsir och producera modeller för förutsägelse. Dessa modellers prestanda beror på identifieringen av informativa egenskaper för val av lämpliga intresseregioner (ROI) från heterogena WSI och för utveckling av modeller. Identifieringen av informativa egenskaper hindras dock av den semantiska klyftan mellan mänsklig tolkning av visuella morfologiska mönster och kvantitativa bilddrag. Vi tar itu med denna utmaning genom att använda datautvinnings- och informationsvisualiseringsverktyg för att studera rumsliga mönster som bildas av funktioner som extraheras från underavdelningar av WSI. Med hjälp av ovariella serösa cystadenocarcinom (OvCa) WSI som tillhandahålls av cancergenomet atlas (TCGA), visar vi att (1) individuella och (2) multivariata bildegenskaper motsvarar biologiskt relevanta ROI, och (3) övervakade bildfunktionsval kan kartlägga histopatologidomänkunskap till kvantitativa bildegenskaper.
Kothari m.fl. REF föreslog en visualiseringsram för att studera visuella morfologiska mönster över 1 301 histopatologiska WSI från 571 patienter med ovariella serösa cystadenokarcinom från TCGA.
Biological interpretation of morphological patterns in histopathological whole-slide images
{'venue': "BCB '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}