Grading cancer from liver histology images using inter and intra region spatial relations
| Autor: | Nathalie Mignet, Laurent Wendling, Thomas Hurtut, Maya Alsheh Ali, Mickaël Garnier, Johanne Seguin |
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| Přispěvatelé: | Laboratoire d'Informatique Paris Descartes (LIPADE - EA 2517), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Unité de Pharmacologie Chimique et Génétique (UPCG - UMR_S 640/UMR 8151), Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Paris - Chimie ParisTech-PSL (ENSCP), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut des sciences du Médicament -Toxicologie - Chimie - Environnement (IFR71), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Paris - Chimie ParisTech-PSL (ENSCP), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) - Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5) - Institut des sciences du Médicament -Toxicologie - Chimie - Environnement (IFR71), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) - Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Paris- Chimie ParisTech-PSL (ENSCP) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Institut de Recherche pour le Développement (IRD) - Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5) - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) - Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Paris- Chimie ParisTech-PSL (ENSCP) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Institut de Recherche pour le Développement (IRD) - Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut des sciences du Médicament -Toxicologie - Chimie - Environnement (IFR71), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Paris - Chimie ParisTech-PSL (ENSCP), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Paris - Chimie ParisTech-PSL (ENSCP), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut de Chimie du CNRS (INC), Garnier, Mickaël |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: |
business.industry
Local binary patterns [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV] Linear discriminant analysis Spatial relation Naive Bayes classifier [INFO.INFO-CV] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV] Bag-of-words model Histogram Computer vision Visual Word Artificial intelligence business Grading (tumors) Mathematics |
| Zdroj: | Lecture Notes in Computer Sciences International Conference on Image Analysis and Recognition International Conference on Image Analysis and Recognition, Oct 2014, Portugal. pp.247-254 International Conference on Image Analysis and Recognition, Oct 2014, Portugal. 8815, pp.247-254, 2014 Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783319117546 ICIAR (2) |
| Popis: | International audience; Histology image analysis is widely used is cancer studies since this modality preserves the tissue structure. In this paper, we propose a framework to grade metastatic liver histology images based on the spatial organization inter and intra regions. After detecting the presence of metastases, we first decompose the image into regions corresponding to the tissue types (sane, cancerous, vessels and gaps). A sample of each type is further decomposed into the contained biological objects (nuclei, stroma, gaps). The spatial relations between all the pairs of regions and objects are measured using a Force Histogram Decomposition. A specimen is described using a Bag of Words model aggregating the features measured on all its randomly acquired images. The grading is finally made using a Naive Bayes Classifier. Experiments on a 23 mice dataset with CT26 intrasplenic tumors highlight the relevance of the spatial relations with a correct grading rate of 78.95%. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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