分類のための形態学的および非形態的記述子を用いたリンパ腫画像解析【JST・京大機械翻訳】

do Nascimento Marcelo Zanchetta; do Nascimento Marcelo Zanchetta; Martins Alessandro Santana; Azevedo Tosta Thaina Aparecida; Neves Leandro Alves

文献

J-GLOBAL ID：201802276256067194 整理番号：18A1567696

分類のための形態学的および非形態的記述子を用いたリンパ腫画像解析【JST・京大機械翻訳】

Lymphoma images analysis using morphological and non-morphological descriptors for classification

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巻： 163 ページ： 65-77 発行年： 2018年
JST資料番号： D0213C ISSN： 0169-2607 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アイルランド (IRL) 言語：英語 (EN)

マントル細胞リンパ腫,濾胞性リンパ腫および慢性リンパ性白血病は,非ホジキンキンリンパ腫の主なサブタイプである。臨床症状の多様性と組織病理学的特徴は,専門家のための複雑な作業のようなリンパ腫の診断を行った。コンピュータ支援診断システムは,コンピュータビジョンと画像処理技術を使用する。それは組織学的サンプルのデジタル化画像の検出,診断,および予後に寄与する。リンパ腫の分類のための形態学的および非形態学的特徴の理解を改善することを目的とした研究は,この分野における課題のままである。本研究は,リンパ腫画像の核の形態学的および非形態学的特徴から抽出された情報の分類のための新しいアプローチを提示する。画像のRGBモデルのデータを抽出し,コントラストを強化し雑音を除去するために,コントラスト制限適応ヒストグラム等化と二次元順序統計フィルタ法を用いた。関心のある領域をグローバル閾値法によって同定した。洪水充填および流域技術を用いて,小さな偽陽性領域を除去した。核で検出された領域に対して,面積,範囲,周辺,凸領域,剛性,偏心,等価直径,小軸および主軸測定を計算した。特徴選択段階において,ANOVA,Ansari-BradleyおよびWilcoxon順位和法を適用した。最後に,提案した手法の性能を評価するために,多項式,サポートベクトルマシン,ランダムフォレストおよびディシジョンツリー分類器を用いた。非形態学的特徴はすべての場合に高いAUCとAC値を達成した:得られた率は95%と100%の間にあった。これらの結果は,特に研究グループの識別における臨床診療の困難性を考慮するとき,関連している。提案したアプローチは,リンパ腫組織の診断のための自動化プロトコルとして有用である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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医用画像処理

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