Automatic Extraction of Positive Cells in Pathology images of Meningioma Based on the Maximal Entropy Principle and HSV Color Space
محل انتشار: ششمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,997
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP06_071
تاریخ نمایه سازی: 20 فروردین 1390
چکیده مقاله:
This paper describes a computer-aided system for analyzing immunohistochemically stained meningioma cancer cell images. Accurate segmentation of cells in such images plays a critical role in diagnosing diffrent type of meningioma cancer. The method presented to automatically extract the positive cells in meninigioma tumor immunohistochemical pathology images based on HSV color space. First, according to distribution rules of positive cells in the HSV color space, it uses the component H, S and V as threshold conditions and leverages the maximal entropy principle to build a model to segment and extract positive cells. Experimental results shows that proposed algorithm can be used by pathologist to detection reliable quantitatively analyze the parameter of tumor cells and over come to disadvantages of the traditional approach
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Vahid Anari
Islamic Azad University Khoramabad Branch
Rasoul Amirfattahi
Digital Signal Processing Research Lab., Department of Electrical and Computer Engineering, Isfehan
Parvin Mahzouni
۳Isfehan University of Medical Science, Isfahan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :