https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/42344| Title: | Разработка алгоритма поиска опухолевых областей на основе обработки полнослайдовых гистологических изображений рака молочной железы |
| Other Titles: | Development of neoplastic region selection algorithm based on breast cancer whole slide image |
| Authors: | Рябцева, С. Н. Ковалев, В. А. Малышев, В. Д. Семеник, И. А. Деревянко, М. А. Москаленко, Р. А. Довбыш, А. С. Савченко, Т. Р. Романюк, А. Н. |
| Keywords: | доклады БГУИР;полнослайдовые изображения;рак молочной железы;whole-slide image;breast cancer |
| Issue Date: | 2020 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Разработка алгоритма поиска опухолевых областей на основе обработки полнослайдовых гистологических изображений рака молочной железы / Рябцева С. Н. [и др.] // Доклады БГУИР. – 2020. – № 18 (8). – С. 21–28. – DOI : http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-8-21-28. |
| Abstract: | Анализ полнослайдовых изображений рака молочной железы является крайне трудоемким процессом. Гистологические полнослайдовые изображения обладают рядом особенностей, затрудняющих их разработку: высокая степень разнообразия тканей как на одном изображении, так и между различными изображениями, иерархичность, большой объем графической информации и различные артефакты. В ходе научной работы проведена обработка полнослайдовых изображений ткани рака молочной железы, что включало нормализацию распределения цвета на полнослайдовых гистологических изображениях и выделение области изображения, на которой располагается изучаемый образец ткани, чтобы уменьшить время работы остальных алгоритмов и не анализировать области полнослайдового изображения с фоном. Также разработан и реализован алгоритм поиска похожих для полуавтоматического выделения опухолевых участков с помощью различных дескрипторов изображений. |
| Alternative abstract: | Analysis of breast cancer whole-slide image is an extremely labor-intensive process. Histological whole slide images have the following features: a high degree of tissue diversity both in one image and between different images, hierarchy, a large amount of graphic information and different artifacts. In this work, pre-processing of breast cancer whole-slide tissue image was carried out, which included normalization of the color distribution and the image area selection. We reduced the operating time of the other algorithms and excluded areas of breast cancer whole-slide tissue with a background to analyze. Also, an algorithm for finding similar neoplastic regions for semi-automatic selection using various image descriptors has been developed and implemented. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/42344 |
| Appears in Collections: | № 18(8) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Ryabtseva_Razrabotka.pdf | 813.48 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.