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A hybrid human-computer approach for large-scale image-based measurements using web services and machine learning

机译:使用Web服务和机器学习进行大规模基于图像的测量的混合人机方法

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摘要

We present a novel methodology combining web-based softwaredevelopment practices, machine learning, and spatial databases forcomputer-aided quantification of regions of interest (ROIs) inlarge-scale imaging data. We describe our main methodologicalchoices, and then illustrate the benefits of the approach (workloadreduction, improved precision, scalability, and traceability) onhundreds of whole-slide images of biological tissue slices in cancerresearch.
机译:我们提出了一种新颖的方法,结合了基于Web的软件开发实践,机器学习和空间数据库,可对大规模成像数据中感兴趣区域(ROI)进行计算机辅助量化。我们描述了我们的主要方法选择,然后说明了该方法在癌症研究中对生物组织切片的数百张全幻灯片图像的好处(减少工作量,提高精度,可扩展性和可追溯性)。

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