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J-GLOBAL ID：201702279659697197   整理番号：17A1090347

大規模画像合成によるデジタル病理画像での細胞核セグメンテーションの評価

Evaluation of nucleus segmentation in digital pathology images through large scale image synthesis

著者 (10件)： ZHOU Naiyun (Stony Brook Univ.) ,  YU Xiaxia (Stony Brook Univ.) ,  ZHAO Tianhao (Stony Brook Univ.) ,  WEN Si (Stony Brook Univ.) ,  WANG Fusheng (Stony Brook Univ.) ,  ZHU Wei (Stony Brook Univ.) ,  KURC Tahsin (Stony Brook Univ.) ,  TANNEMBAUM Allen (Stony Brook Univ.) ,  SALTZ Joel (Stony Brook Univ.) ,  GAO Yi (Stony Brook Univ.)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 10140  ページ： 101400K.1-101400K.6  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
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： 病理組織標本のデジタル病理学的評価において重要な指標となる細胞核形態において,細胞核形態の特徴抽出が正確に行われているのかどうかを,大規模な画像合成を用いて評価した。脳病理標本画像を対象とし,標本中に含まれる数万個レベルでの細胞核の画像を合成した後に,画像セグメンテーションにより形態特徴を抽出した。次に,実際の標本で確認された細胞核形態の特徴が,これら画像データの特徴へ充分に変換されているのかどうかを評価した。大規模画像合成の結果は,実際の細胞核形態の特徴が合成画像上へ反映されていることを示した。しかしその一方で,定量的評価の結果は,ミッキーマウス様核形態が画像合成による処理で完全には検出できないことも明らかにした。

シソーラス用語： 医用画像 ,  細胞診 ,  *細胞核 ,  細胞生理 ,  *特徴抽出 ,  *画像合成 ,  数値解析 ,  定量分析 ,  セグメンテーション ,  自動分析 ,  アルゴリズム ,  脳 ,  モルフォロジー ,  病理
準シソーラス用語： 画像処理アルゴリズム ,  *画像特徴抽出 ,  形態形質 ,  細胞核形態 ,  自動定量分析 ,  病理組織像

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  病理検査  (GC02040S) ,  細胞構成体一般  (EF03010Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模 ,  画像合成 ,  デジタル ,  病理画像 ,  細胞核 ,  セグメンテーション ,  評価