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J-GLOBAL ID:201702224534706738   整理番号:17A1554252

組織画像からの乳癌間質の成熟度の自動分類【Powered by NICT】

Automated Classification of Breast Cancer Stroma Maturity From Histological Images
著者 (8件):
資料名:
巻: 64  号: 10  ページ: 2344-2352  発行年: 2017年 
JST資料番号: C0236A  ISSN: 0018-9294  CODEN: IEBEAX  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)
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【目的】は腫瘍微小環境は,特に,腫瘍関連間質におけるコラーゲン線維のリモデリング,多くの異なる機構の患者生存に関連していることが報告されている腫瘍進行の調節に重要な役割を果たしている。本研究の基本的な動機は,コラーゲン線維のリモデリングは,病理学者は,未成熟および成熟間質として注釈付けられた浸潤性乳癌の臨床例からのヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色スライドで観察されるパターンを生じさせることである。本論文の目的は,分類とその成熟度に応じて間質領域を自動的に分類,この分類は,熟練したオブザーバのものと一致し,従って予後研究のための再現性があり,定量的尺度を提供することを示すことである。【方法】著者らはマルチスケール基本画像特徴と局所二値パターンを使用し,乳癌間質関心領域の分類(ROI)のためのランダムなディシジョンツリー分類器と組み合わせた。【結果】 169ROIの分析による55症例のコホートからの結果を提示した。マルチスケールアプローチは,84%の分類精度を達成した。【結論】本研究は,熟練したオブザーバと少なくとも同程度に,臨床的に取得したH&E染色スライドにおける乳癌幹細胞成熟を区別するためのテクスチャベースの画像解析の能力を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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生体計測  ,  医用画像処理 
タイトルに関連する用語 (5件):
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