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Tumorsegmentierung in CD3/CD8-gefärbten Histopathologien

 
: Wang, Anqi; Noll, Matthias; Wesarg, Stefan

:

Handels, H. ; Univ. Lübeck, Institut für Medizinische Informatik:
Bildverarbeitung für die Medizin 2015 : Algorithmen - Systeme - Anwendungen; Proceedings des Workshops vom 15. bis 17. März 2015 in Lübeck; BVM 2015
Berlin: Springer, 2015 (Informatik aktuell)
ISBN: 978-3-662-46223-2 (Print)
ISBN: 978-3-662-46224-9 (Online)
ISBN: 3-662-46223-0
S.347-352
Workshop Bildverarbeitung für die Medizin (BVM) <2015, Lübeck>
Deutsch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer IGD ()
segmentation; clustering; medical image processing; Business Field: Visual decision support; Research Area: Computer vision (CV)

Abstract
Segmentierung von bestimmten Gewebetypen in Histopathologien ist eine oft untersuchte Fragestellung. Üblicherweise werden dafür Gewebeproben mit Hämatoxylin-Eosin(HE)-Färbung verwendet. CD3/CD8-Färbungen 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-gefärbten 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.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-442209.html