Automatic ROI selection in virtual slide images for assessment of pathomorphological diagnostic

摘要

W pracy zaproponowano metodę automatycznego wyboru obszarów zainteresowań w obrazach wirtualnych preparatów jako narzędzie wspierające diagnostykę patomorfologiczną. Zaproponowane metoda identyfikacji obszarów o wysokiej koncentracji immunododatnich komórek nowotworowych bazuje na wydzielaniu obszaru tkanki z obrazu, segmentacji komórek immunododatnich, wykrywaniu lokalnych maksimów na mapie gęstości rozkładu komórek oraz zaproponowanej funkcji kary w celu uniknięcia nadmiernej koncentracji zwracanych obszarów zainteresowań. Wyniki liczbowe wskazują, iż średnio 8.6±1.4 na 10 wybranych pól manualnie oraz automatycznie jest tożsamych obszarowo, co skutkuje wysoką zgodność oceny histologicznej przypadków.%This paper describes the automatic region of interest selection method in virtual slide images for assessment of pathomorphological diagnostic. The proposed method for identification of high concentration of immunopositive cancer cells is based on specimen area recognition, segmentation of the immunopositive cells, local maxima recognition on cell density map and function of penalty to avoid the too high concentration of the selected ROIs. The obtained results confirm, that average 8.6±1.4 of 10 reaction fields chosen manually were compliant regionally with regions selected automatically, which is a high compliance of specimen histological examination.