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J-GLOBAL ID：201102263054397560   整理番号：11A1536039

病理組織像の分割:教師つき色テクスチャセグメンテーションと細胞分割の統合フレームワーク

Partitioning Histopathological Images: An Integrated Framework for Supervised Color-Texture Segmentation and Cell Splitting

著者 (3件)： KONG Hui (Ohio State Univ., OH, USA) ,  GURCAN Metin (Ohio State Univ., OH, USA) ,  BELKACEM-BOUSSAID Kamel (Ohio State Univ., OH, USA)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 30  号： 9  ページ： 1661-1677  発行年： 2011年09月 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リンパ腫等級づけシステムなどの病理組織像定量的分析のため,新しい教師つき細胞画像セグメンテーションアルゴリズムと接触細胞分割法から成る統合フレームワークを提案した。効率的な局所的Fourier変換(LFT)特徴抽出方式を提案し,各画素を細胞と細胞外クラスに分類するセグメンテーション過程を加速した。このアルゴリズムにより画像画素周囲で抽出したLFTの特徴に基づいて病理組織像をセグメント化した。画素の色強度の代わりに,最も判別的な色空間(MDC)から学習した各画素の局所近傍の色テクスチャを用いた。提案したアルゴリズムの結果を,最先端病理学画像セグメンテーション法の出力に対して比較評価し,このアルゴリズムが他の方法より優れた結果を実現した。全体フレームワークは,多くの応用に望ましい正確な細胞核セグメンテーションと接触細胞分割の結果を提供できた。

シソーラス用語： *医用画像 ,  *セグメンテーション ,  *画像処理 ,  リンパ腫 ,  等級づけ ,  定量的分析 ,  Fourier変換 ,  特徴抽出 ,  画素 ,  色空間 ,  教師つき学習 ,  テクスチャ処理
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  細胞画像化 ,  色強度 ,  *病理組織像

分類 (3件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  病理検査  (GC02040S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 病理組織像 ,  教師 ,  テクスチャセグメンテーション ,  細胞 ,  統合フレームワーク