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J-GLOBAL ID：201202237917855983   整理番号：12A0508599

前立腺がんのグレード化:腺セグメンテーションと構造的特徴

Prostate cancer grading: Gland segmentation and structural features

著者 (3件)： NGUYEN Kien (Michigan State Univ., East Lansing, MI 48824, USA) ,  SABATA Bikash (Ventana Medical Systems, Inc., 919 Hermosa Ct, Sunnyvale, CA 94085, USA) ,  JAIN Anil K. (Michigan State Univ., East Lansing, MI 48824, USA)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 33  号： 7  ページ： 951-961  発行年： 2012年05月01日 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 前立腺組織のディジタル化病理組織見本を用いて前立腺悪性腫瘍をグレード化する新たな手法を提案した。この問題について過去に提案された多くの手法は,前立腺組織画像から計算された種々のテクスチャ特徴を用いている。ここに述べる方法は,組織構造とよく知られているGleasonグレーディングシステム仕様のみに注目する点で異なっている。組織画像を表現するカラー空間を調べ,前立腺組織の基本成分を検出した。それらの成分とその構造関係は完全な腺領域を構成している。腺モルフォロジから抽出された組織構造特徴を用いて,組織パターンを三つの主要なカテゴリー(良性,グレード3がん腫,グレード4がん腫)に分類した。実験により,この提案する方法が,3クラス分類問題,および,グレード3対グレード4の分類問題を除いて,多くの2クラス分類問題でテクスチャベース法を上回ることを示した。これの結果をもとに,二つの方法を用いる階層的(バイナリ)分類方式を提案し,85.6%の精度で,入力組織パターンを三つのクラスのひとつに分類できた。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *前立腺腫瘍 ,  度 ,  *セグメンテーション ,  *生体組織 ,  画像認識
準シソーラス用語： *グレード ,  画像セグメンテーション ,  前立腺癌 ,  病理組織

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 前立腺がん ,  グレード ,  セグメンテーション ,  構造的特徴