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Image feature extraction method with SIFT to diagnose prostate cancer

机译:利用SIFT的图像特征提取方法诊断前列腺癌

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摘要

Number of prostate cancer patients are increasing but diagnosing pathologists are not enough. Then supporting system to diagnose prostate cancer on biopsy image is needed by pathologists. However staining conditions of prostate biopsy images are uneven, so extracting their form by automatic method is difficult. Because of this problem, previous study aiming to diagnose each glandular needed to except imperfect extraction glandular. Then we propose new feature extraction method (Area Rates on Components and SIFT + BoK) aiming to improve accuracy on imperfect extracted glands. In our experiment, diagnosing accuracy is improved 6.3% ∼ 13.3%.
机译:前列腺癌患者的数量正在增加,但是对病理学家的诊断还不够。然后病理学家需要支持系统以在活检图像上诊断前列腺癌。然而,前列腺活检图像的染色条件不均匀,因此难以通过自动方法提取其形式。由于这个问题,以前的研究旨在诊断除不完善的腺体外所需的每个腺体。然后,我们提出了一种新的特征提取方法(组件面积率和SIFT + BoK),旨在提高不完全提取腺体的准确性。在我们的实验中,诊断准确性提高了6.3%〜13.3%。

著录项

  • 来源
    《》|2012年|p.2185- 2188|共4页
  • 会议地点 Akita(JP)
  • 作者单位

    School of Science and Technology, Keio University, Kanagawa, Japan;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-26 14:17:42

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