BUDINSKÁ, Eva, Fred BOSMAN a Vlad POPOVICI. Experiments in Molecular Subtype Recognition Based on Histopathology Images. Online. In 2016 IEEE 13TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON BIOMEDICAL IMAGING (ISBI). NEW YORK: IEEE, 2016, s. 1168-1172. ISBN 978-1-4799-2350-2. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2016.7493474.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Experiments in Molecular Subtype Recognition Based on Histopathology Images
Autoři BUDINSKÁ, Eva (703 Slovensko, garant, domácí), Fred BOSMAN (756 Švýcarsko) a Vlad POPOVICI (642 Rumunsko, domácí).
Vydání NEW YORK, 2016 IEEE 13TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON BIOMEDICAL IMAGING (ISBI), od s. 1168-1172, 5 s. 2016.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14310/16:00093777
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
ISBN 978-1-4799-2350-2
ISSN 1945-7928
Doi http://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2016.7493474
UT WoS 000386377400276
Klíčová slova anglicky colon cancer; histopathology imaging; classification; gastrointestinal tract
Štítky AKR, podil, rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Ing. Andrea Mikešková, učo 137293. Změněno: 26. 4. 2017 23:13.
Anotace
Molecular subtypes have been recently derived for various types of cancer, in an attempt to characterize the inter-tumoral heterogeneity. In this work we explore the possibility of constructing predictors for molecular subtypes based on histopathology images. For this, we introduce a novel 2-level bag-of-features method and we apply it to a collection of colorectal cancer samples. The resulting image features capture some relevant tumor morphology patterns and led to a classifier performing similarly to one constructed from features annotated by an expert pathologist. The significance of our results extends beyond subtype prediction since they demonstrate a possible approach to multimodal (histopathology and molecular) data mining and biomarker identification.
Návaznosti
4SGA8736, interní kód MUNázev: Computational framework for joint analysis of histopathology images and gene expression data (Akronym: HIGEX)
Investor: Jihomoravský kraj, Computational framework for joint analysis of histopathology images and gene expression data, Granty pro zahraniční vědce
VytisknoutZobrazeno: 1. 5. 2024 10:18