肾脏显微镜图像中肾小球检测的新描述子
计算机视觉与模式识别
2016-01-08 v1
摘要
肾小球检测是肾脏显微镜图像组织病理学评估的关键步骤。然而，由于肾切片中肾小球大小和形状的差异，自动检测肾小球任务面临挑战。此外，由于免疫组化染色异质性导致的强度广泛变化也遇到。尽管矩形方向梯度直方图（Rectangular HOG）被公认为通用目标检测的强有力描述子，但在肾小球检测背景下由于上述困难产生许多假阳性。开发了一种称为分段HOG（Segmental HOG）的新描述子，用于对全肾切片图像中数百个肾小球进行全面检测。新描述子具有灵活块，可自适应拟合输入图像，以获得对肾小球形变的鲁棒性。此外，此处采用的新分割技术生成高质量分割输出，且算法保证收敛到最优解。因此，使用真实世界图像数据的实验表明，与矩形HOG相比，分段HOG在检测性能上取得显著改进。所提出的描述子及肾小球检测方法呈现出有前景的结果，并有望用于病理学评估。
引用
@article{arxiv.1506.05920,
title = {New Descriptor for Glomerulus Detection in Kidney Microscopy Image},
author = {Tsuyoshi Kato and Raissa Relator and Hayliang Ngouv and Yoshihiro Hirohashi and Tetsuhiro Kakimoto and Kinya Okada},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.05920},
year = {2016}
}