Abstract-This paper presenterar en ny metod för oövervakad segmentering av histopatologiska vävnadsbilder. Detta tillvägagångssätt har två huvudsakliga bidrag. För det första introducerar det en ny uppsättning av texturfunktioner på hög nivå för att representera förkunskaperna om den rumsliga organisationen av vävnadskomponenterna. Dessa texturdrag definieras på vävnadskomponenterna, som ungefär representeras av vävnadsobjekt, och kvantifiera frekvensen av två komponenttyper som kooccurred i en viss rumslig relation. Som de definieras på komponenter, snarare än på bild pixlar, dessa objekt kooccurrence funktioner förväntas vara mindre känsliga för buller och variationer som vanligtvis observeras på pixel nivå av vävnadsbilder. För det andra, föreslår den att få flera segmenteringar genom multilevel partitionering av en graf konstruerad på vävnadsobjekten och kombinera dem med en ensemble funktion. Denna multilevel graf partitionering algoritm introducerar randomisering i grafkonstruktion och finesser i sin multilevel system för att öka mångfalden av enskilda segmenteringar, och därmed förbättra slutresultatet. Experimenten på 200 kolon vävnadsbilder visar att den föreslagna metoden-objektet kooccurrence funktioner tillsammans med multilevel segmentation algoritm-är effektiv för att få högkvalitativa resultat. Experimenten visar också att det förbättrar segmenteringsresultaten jämfört med tidigare tillvägagångssätt.
Simsek m.fl. REF definierade en uppsättning högnivå texturdeskriptorer av koloniska vävnader som representerar förkunskaper, och använde dem i en flernivåsegmentering där de använde en klusterensemble för att kombinera flera partitioneringsresultat.
Multilevel Segmentation of Histopathological Images Using Cooccurrence of Tissue Objects
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}