相関フィルタを用いた組織学画像における核検出のためのマルチレベル特徴融合【JST・京大機械翻訳】

Javed Sajid; Javed Sajid; Mahmood Arif; Dias Jorge; Dias Jorge; Werghi Naoufel; Werghi Naoufel

文献

J-GLOBAL ID：202202233528051857 整理番号：22A0897365

相関フィルタを用いた組織学画像における核検出のためのマルチレベル特徴融合【JST・京大機械翻訳】

Multi-level feature fusion for nucleus detection in histology images using correlation filters

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資料名：
巻： 143 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： E0858A ISSN： 0010-4825 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)

核検出は,計算病理学の分野における組織学画像の分析のための重要なステップである。病理学者は,より良い癌等級づけと予後のために定量的核形態を使用する。核検出は,異なるタイプの核,核クラッタ,および不均一性にわたる大きな形態変化のため,非常に挑戦的になる。これらの課題に取り組むために,識別相関フィルタに基づくマルチレベル特徴融合を用いて核検出を改善することを目指した。提案したアルゴリズムは,多様な特徴組合せに基づいて,複数の特徴プールを採用した。初期融合を用いてプール内の多特徴情報を統合し,プール間融合を提案し,複数のプールを横断する情報を融合させた。プール間一貫性を提案し,性能を改善するために互いに整合し補完するプールを見出した。この目的のために,相対的標準偏差をプール間一貫性尺度として用いた。雑音に対するプールロバスト性もロバスト性尺度として相対標準偏差を用いて推定した。プール間一貫性とプール-ロバスト性スコアを用いて,高レベルプール融合を提案した。提案したアルゴリズムは,核検出のためのロバストで信頼性のある外見モデルを容易にする。提案アルゴリズムを3つの公的に利用可能なデータセットで評価し,いくつかの既存の最先端の方法と比較した。提案アルゴリズムは,広範囲の実験で既存の方法を一貫して凌駕した。Copyright 2022 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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パターン認識 , 医用画像処理

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