STOKLASA, Roman, Tomáš MAJTNER, David SVOBODA a Michal BATKO. HEp-2 Cells Classifier. 2012.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název HEp-2 Cells Classifier
Název česky Klasifikátor HEp-2 buniek
Autoři STOKLASA, Roman (703 Slovensko, domácí), Tomáš MAJTNER (703 Slovensko, domácí), David SVOBODA (203 Česká republika, garant, domácí) a Michal BATKO (203 Česká republika, domácí).
Vydání 2012.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Software
Obor 20206 Computer hardware and architecture
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW http://cbia.fi.muni.cz/projects/hep-2-cells-classifier.html
Kód RIV RIV/00216224:14330/12:00057512
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Klíčová slova anglicky classifier; image; classification; cells
Technické parametry Software pre rozpoznávanie HEp-2 buniek. Program je schopný spracovať obrázky HEp-2 buniek nasnímaných fluorescenčným mikroskopom a následne ich zaradiť do jednej zo šiestich základnych kategórii: centromere, coarse speckled, fine speckled, homogeneous, cytoplasmic, nucleolar. Implementácia je realizovaná v jazyku Java a C++. Zodpovedné osoby: Roman Stoklasa <rstoki@seznam.cz> a Tomáš Majtner <majtner@ics.muni.cz> Adresa: Fakulta informatiky Masarykovy univerzity, Botanická 68a, 602 00 Brno.
Štítky best4, DISA
Příznaky Mezinárodní význam
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 22. 4. 2013 15:42.
Anotace
Human Epithelial (HEp-2) cells are commonly used in the Indirect Immunofluorescence (IIF) tests to detect autoimmune diseases. The diagnosis consists of searching and classification to specific patterns created by Anti-Nuclear Antibodies (ANAs) in the patient serum. Evaluation of the IIF test is mostly done by humans, which means that it is highly dependent on the experience and expertise of the physician. Therefore, a significant amount of research has been focused on the development of computer aided diagnostic systems which could help with the analysis of images from microscopes. This work deals with the design and development of HEp-2 cells classifier. The classifier is able to categorize pre-segmented images of HEp-2 cells into 6 classes. The core of this engine consists of several image descriptors (such as Haralick features, Local Binary Patterns, surface description and a granulometry-based descriptor). These descriptors produces vectors that form metric spaces. k-NN classification is based on aggregated distance function which combines several features together. An extensive set of evaluations was performed on the publicly available MIVIA HEp-2 images dataset which allows a direct comparison of our approach with other solutions. The evaluation results show, that our approach is one of the top performing classifiers among the others which participated in the Contest on HEp-2 Cells Classification hosted by the 21th International Conference on Pattern Recognition 2012.
Návaznosti
GBP302/12/G157, projekt VaVNázev: Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu a při diferenciaci v normě a patologii
Investor: Grantová agentura ČR, Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu a při diferenciaci v normě a patologii
MUNI/A/0914/2009, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace (Akronym: SV-FI MAV)
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 29. 3. 2024 14:12