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J-GLOBAL ID：201702264569591423   整理番号：17A0414559

重複核のための境界へのマーカー証拠制御されたセグメンテーションとMDLベース輪郭推定【Powered by NICT】

Boundary-to-Marker Evidence-Controlled Segmentation and MDL-Based Contour Inference for Overlapping Nuclei

著者 (3件)： Song Jie (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Xiao Liang (School of Computer Science and Engineering and Key Lab of Intelligent Perception and Systems for High-Dimensional Information of Ministry of Education, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Lian Zhichao (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 21  号： 2  ページ： 451-464  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  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： 組織病理学画像における細胞核の自動形態描写と解析のための新しい方法を示した。初期セグメンテーション情報と凹面測定を組み合わせて,提案した方法は,最初の核のセグメントクラスタ個々の小片に,スケール拘束のLaplacian-of-Gaussianフィルタリングにより導入されたセグメンテーション誤りを回避した。後核境界にマーカー証拠計算は洗練されたセグメンテーションプロセス後の個々のオブジェクト識別のために導入した。得られた証拠セットを周期的Bスプラインによりモデル化された最小記述長原理,当てはめ不足および過剰適合結果を避けるために核構造の複雑さと蛍光信号のその被覆の間の実質的な妥協を達成するした。アルゴリズムは計算的に効率的であり,合成データベースと四十五の実組織病理学画像で試験した。提案した方法を比較するいくつかの最先端法により,実験結果は筆者らの手法の優れた認識性能を示し,核形態の固有の特徴を分析することの応用の可能性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 凹面 ,  モデリング ,  画像 ,  アルゴリズム ,  フィルタリング ,  データベース ,  物体認識 ,  核構造 ,  細胞核 ,  Bスプライン ,  *セグメンテーション ,  蛍光
準シソーラス用語： MDL基準 ,  病理組織学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 核 ,  境界 ,  マーカー ,  証拠 ,  セグメンテーション ,  輪郭 ,  推定