-
شماره ركورد
28481
-
پديد آورنده
محسن كشاورزمهر
-
عنوان
بخشبندي خودكار بافتهاي سرطاني در تصاوير پاتولوژي كولونوسكوپي با استفاده از الگوريتم تركيبي EREL و طبقه¬بندي
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مهندسي برق- الكترونيك ـ ديجيتال
-
سال تحصيل
1396
-
تاريخ دفاع
1399/8/27
-
استاد راهنما
احمد آيت الهي
-
دانشكده
دانشكده مهندسي برق
-
چكيده
سرطان سلولهاي حلقوي (SRCC) نوعي آدنوكارسينوما نادر با احتمال پيشبيني ضعيف است. تشخيص زودرس منجر به بهبود چشمگير در ميزان بقاي بيماران ميشود. با اين حال، آسيب شناسان فقط به صورت بصري ميتوانند سلولهاي حلقوي را در زير ميكروسكوپ تشخيص دهند. اين روش نه تنها پر زحمت است بلكه احتمال خطا نيز در آن وجود دارد. از اين رو يافتن يك راه حل براي شناسايي سلولهاي حلقوي به صورت خودكار و دقيق از اهميت زيادي برخوردار است كه قبلاً مورد بررسي قرار نگرفته است. به همين منظور ما به دنبال يافتن راهي مناسب براي تشخيص سلولهاي سرطاني به صورت خودكار هستيم. استفاده از روشهاي خودكار براي جداسازي سلول¬هاي سرطاني در تصاوير هيستوپاتولوژي منجر به صرفهجويي در وقت و هزينه ميشود و ميتواند دقت تشخيص بيماري سرطان روده بزرگ توسط پزشك را بالا ببرد. تقسيم¬بندي دقيق غدد از تصاوير بافت شناسي يك گام اساسي براي بدست آوردن آمار مورفولوژيكي قابل اعتماد براي تشخيص وجلوگيري از پيشرفت بيماري است. در اين مطالعه ابتدا مفاهيم اوليه در خصوص تصاوير هيستوپاتولوژي و در ادامه روشهاي خودكار پيشين براي تشخيص سلول¬هاي سرطاني بيان ميشود و همچنين در انتها روش جديدي كه قابليت جداسازي و تشخيص سلول¬هاي سرطاني را داشته باشد ارائه ميگردد. الگوريتم تشخيص سلول سرطاني شامل دو قسمت مي¬باشد، ابتدا با استفاده از ديتاست و نواحي Ground Truth به استخراج ويژگي¬هاي سلول¬هاي سرطاني به¬عنوان داده¬هاي ورودي براي آموزش طبقه¬بندي كننده SVM پرداخته و در بخش ديگر با تعيين نواحي EREL براي بخش بندي تصاوير و سپس طبقه بندي آنها به دو كلاس نواحي سرطاني و غيرسرطاني دست خواهيم يافت. به منظور ارزيابي الگوريتم از دادگان واقعي استفاده كرده ايم و نتايج مقايسه الگوريتم خودكار با بخش بندي دستي نشان مي دهد كه الگوريتم پيشنهادي علاوه بر دقت بالا در تعيين نواحي سرطاني مي¬باشد كه اين نشان دهنده پايداري الگوريتم در شرايط مختلف است.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1402/04/14
-
عنوان به انگليسي
Automatic segmentation of cancerous tissues in colonoscopic pathology images using a combined EREL algorithm and classification
-
تاريخ بهره برداري
11/18/2021 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
محسن كشاورزمهر
-
چكيده به لاتين
Pathology is a branch of medical science that discusses the impact of diseases and injuries at the tissue and cellular as well as molecular levels. Pathology is also the study of the cause and effect of the disease from tissue samples on a microscope slide. evaluating a sample of tissue under a microscope is inherently subjective and can be controversial among pathologists. Therefore, regional tissue analysis of the target can be extremely useful in determining the correct diagnosis and prediction. Image segmentation is usually used to find the location of objects and borders (lines, curves, etc.) in the image. More precisely, image segmentation is a process in which each pixel is labeled so that pixels with the same tag have similar properties. In histopathological images, segmentation is an important step in the diagnosis process. Therefore, we first introduce an area-based segmentation algorithm based on histopathological imaging that performs an important part of the diagnosis stage without the need for preprocessing. In the next step, we use an SVM classifier to remove the artifact areas and the segmentation error. The proposed algorithm consists of two parts. The first step is to classify the classifier by the features extracted from the reference images. In the second step, we classify the areas using the erel algorithm and the svm classifier. The comparison results show that the proposed algorithm, in addition to having high accuracy (53% accuracy for JACC measurement, and 69% accuracy for DSI measurement), has a completely stable performance in different conditions and will be able to detect cancer cells with high accuracy and stability.
-
كليدواژه هاي فارسي
هيستوپاتولوژي , تعيين ناحيه
-
كليدواژه هاي لاتين
Histopathology , area determination
-
Author
Mohsen Keshavarz mehr
-
SuperVisor
Dr. Ahmad Ayatollahi
-
لينک به اين مدرک :