A funcionalidade de pesquisa está em construção.
A funcionalidade de pesquisa está em construção.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Automatic Cell Segmentation Using a Shape-Classification Model in Immunohistochemically Stained Cytological Images Segmentação celular automática usando um modelo de classificação de forma em imagens citológicas coradas imuno-histoquimicamente

Shishir SHAH

  • Exibições de texto completo

    0

  • Cite isto

Resumo:

Este artigo apresenta um método de segmentação para detecção de células em imagens citológicas coradas imuno-histoquimicamente. Uma abordagem de segmentação em duas fases é usada onde uma abordagem de agrupamento não supervisionado acoplada à fusão de agrupamentos baseada em uma função de aptidão é usada como a primeira fase para obter uma primeira aproximação das localizações das células. Uma abordagem de segmentação-classificação conjunta incorporando a elipse como modelo de forma é usada como segunda fase para detectar o contorno final da célula. O modelo de segmentação estima uma função de densidade multivariada de recursos de imagem de baixo nível a partir de amostras de treinamento e a utiliza como uma medida da probabilidade de cada pixel da imagem ser uma célula. Esta estimativa é limitada pelo conjunto de nível zero, que é obtido como solução para uma representação implícita de uma elipse. Os resultados da segmentação são apresentados e comparados com medições reais.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E91-D No.7 pp.1955-1962
Data de publicação
2008/07/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1093/ietisy/e91-d.7.1955
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Machine Vision and its Applications)
Categoria

autores

Palavra-chave