Non-Nuclei Tissue Characterization of Histopathological Images: A Processing Step to Improve Nuclei Segmentation Methods
Archivos
Autores
Arias Vesga, Christian Leonardo
Director
Romero Castro, Edgar Eduardo
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
InglésFecha de publicación
2022
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Documentos PDF
Resumen
Este estudio presenta una novedosa estrategia para caracterizar y eliminar la señal no nuclear (ruido) en las imágenes histopatológicas teñidas con hematoxilina y eosina (H&E), un paso de preprocesamiento para mejorar los métodos tradicionales de segmentación de núcleos.
Cualquier estructura no nuclear es mapeada a un espacio de Noiselet a diferentes niveles de resolución, donde un clasificador es entrenado para reconocer los coeficientes de Noiselet de esta proyección. El enfoque propuesto se evaluó con dos conjuntos de datos de múltiples órganos anotados manualmente, comparando la segmentación de los núcleos obtenida por un algoritmo de Watershed más el enfoque presentado con el método de Watershed solamente. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
This study presents a novel strategy to characterize and remove non-nuclei signal (noise) in histopathological images stained with hematoxylin and eosin (H&E), a preprocessing step to improve traditional nuclei segmentation methods. Any non nuclei structure is mapped to a Noiselet space at different resolution levels, where a classic classifier is trained to recognize the Noiselet coefficients of this projection. The proposed approach was evaluated with two multi-organ datasets manually annotated, comparing the nuclei segmentation obtained by a Watershed algorithm plus the presented approach against the watershed method alone.
Descripción Física/Lógica/Digital
Ilustraciones, fotografías a color, imágenes, gráficas