Wang, Anqi ; Noll, Matthias ; Wesarg, Stefan (2015)
Tumorsegmentierung in CD3/CD8-gefärbten Histopathologien.
Bildverarbeitung für die Medizin 2015. Lübeck (15. bis 17. März 2015)
doi: 10.1007/978-3-662-46224-9_60
Conference or Workshop Item, Bibliographie
Abstract
Segmentierung von bestimmten Gewebetypen in Histopathologien ist eine oft untersuchte Fragestellung. Üblicherweise werden dafür Gewebeproben mit Hämatoxylin-Eosin(HE)-Färbung verwendet. CD3/CD8-F¨arbungen hingegen sind nötig zur Sichtbarmachung von Immunzellen, differenzieren aber nur wenig zwischen unterschiedlichen Gewebearten. Vorteilhaft wäre es, wenn aus nur einem Gewebeschnitt mit einer bestimmten Färbung beide Informationen extrahiert werden könnten. In dieser Arbeit stellen wir ein Segmentierungsverfahren auf CD3/CD8-gef¨arbten Gewebeproben vor, das effizient zu berechnende und gleichzeitig aussagekräftige Features als Eingabe für einen Clustering- Algorithmus verwendet. In der Evaluation wird ein durchschnittlicher Accuracy-Wert von 94,44 erzielt. Dieser Wert ist vergleichbar mit den Ergebnissen verwandter State of the Art Methoden, die HE-gefärbte Proben einsetzen.
| Item Type: | Conference or Workshop Item |
|---|---|
| Erschienen: | 2015 |
| Creators: | Wang, Anqi ; Noll, Matthias ; Wesarg, Stefan |
| Type of entry: | Bibliographie |
| Title: | Tumorsegmentierung in CD3/CD8-gefärbten Histopathologien |
| Language: | German |
| Date: | March 2015 |
| Publisher: | Springer, Vieweg, Wiesbaden |
| Book Title: | Bildverarbeitung für die Medizin 2015 |
| Series: | Informatik aktuell |
| Event Title: | Bildverarbeitung für die Medizin 2015 |
| Event Location: | Lübeck |
| Event Dates: | 15. bis 17. März 2015 |
| DOI: | 10.1007/978-3-662-46224-9_60 |
| Abstract: | Segmentierung von bestimmten Gewebetypen in Histopathologien ist eine oft untersuchte Fragestellung. Üblicherweise werden dafür Gewebeproben mit Hämatoxylin-Eosin(HE)-Färbung verwendet. CD3/CD8-F¨arbungen hingegen sind nötig zur Sichtbarmachung von Immunzellen, differenzieren aber nur wenig zwischen unterschiedlichen Gewebearten. Vorteilhaft wäre es, wenn aus nur einem Gewebeschnitt mit einer bestimmten Färbung beide Informationen extrahiert werden könnten. In dieser Arbeit stellen wir ein Segmentierungsverfahren auf CD3/CD8-gef¨arbten Gewebeproben vor, das effizient zu berechnende und gleichzeitig aussagekräftige Features als Eingabe für einen Clustering- Algorithmus verwendet. In der Evaluation wird ein durchschnittlicher Accuracy-Wert von 94,44 erzielt. Dieser Wert ist vergleichbar mit den Ergebnissen verwandter State of the Art Methoden, die HE-gefärbte Proben einsetzen. |
| Uncontrolled Keywords: | Business Field: Visual decision support, Research Area: Computer vision (CV), Segmentation, Clustering, Medical image processing |
| Divisions: | 20 Department of Computer Science 20 Department of Computer Science > Interactive Graphics Systems |
| Date Deposited: | 08 May 2019 06:45 |
| Last Modified: | 08 May 2019 06:45 |
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