期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于全景病理图像细胞密度和异型特征的胶质瘤自动分级
被引量：
3
1
作者
韩
继
能
谢嘉伟
+4 位作者
顾松
闫朝阳
李建瑞
张志强
徐军
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1062-1071,共10页
胶质瘤是最常见的恶性脑肿瘤,其高低级别分类是制定治疗方案和预后的重要参考指标。临床中,脑胶质瘤的高低分级诊断通常由病理医生阅读全景病理图像(WSI)来完成,该任务繁琐且对医生经验要求较高。根据2016年第4版《中枢神经系统肿瘤WHO...
胶质瘤是最常见的恶性脑肿瘤,其高低级别分类是制定治疗方案和预后的重要参考指标。临床中,脑胶质瘤的高低分级诊断通常由病理医生阅读全景病理图像(WSI)来完成,该任务繁琐且对医生经验要求较高。根据2016年第4版《中枢神经系统肿瘤WHO分类》标准,细胞的富集程度、核异型、坏死等现象与胶质瘤分级密切相关。受该标准启发,本文定量分析脑全景病理图像中细胞密度和异型特征,对胶质瘤进行高低级别自动分级。首先分析全局细胞密度定位感兴趣区域(ROI),提取全扫描图像的全局密度特征,然后对感兴趣区域提取局部密度特征和异型特征,最后利用特征选择并构建平衡权重的支持向量机(SVM)分类器,5折交叉验证的受试者工作特性曲线下的面积(AUC)为0.92±0.01,准确率(ACC)为0.82±0.01。实验结果表明,本文提出的感兴趣区域定位方法可快速有效地实现定位,构建的细胞密度和异型特征能够实现胶质瘤的自动分级,为临床诊断提供可靠依据。
展开更多
关键词
胶质瘤分级
病理图像
细胞密度
细胞核异型
原文传递
题名
基于全景病理图像细胞密度和异型特征的胶质瘤自动分级
被引量：
3
1
作者
韩
继
能
谢嘉伟
顾松
闫朝阳
李建瑞
张志强
徐军
机构
南京信息工程大学自动化学院
南京大学医学院附属金陵医院放射诊断科
南京信息工程大学医学人工智能联合研究院
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1062-1071,共10页
基金
国家自然科学基金(U1809205,61771249,81871352)
江苏省自然科学基金(BK20181411)。
文摘
胶质瘤是最常见的恶性脑肿瘤,其高低级别分类是制定治疗方案和预后的重要参考指标。临床中,脑胶质瘤的高低分级诊断通常由病理医生阅读全景病理图像(WSI)来完成,该任务繁琐且对医生经验要求较高。根据2016年第4版《中枢神经系统肿瘤WHO分类》标准,细胞的富集程度、核异型、坏死等现象与胶质瘤分级密切相关。受该标准启发,本文定量分析脑全景病理图像中细胞密度和异型特征,对胶质瘤进行高低级别自动分级。首先分析全局细胞密度定位感兴趣区域(ROI),提取全扫描图像的全局密度特征,然后对感兴趣区域提取局部密度特征和异型特征,最后利用特征选择并构建平衡权重的支持向量机(SVM)分类器,5折交叉验证的受试者工作特性曲线下的面积(AUC)为0.92±0.01,准确率(ACC)为0.82±0.01。实验结果表明,本文提出的感兴趣区域定位方法可快速有效地实现定位,构建的细胞密度和异型特征能够实现胶质瘤的自动分级,为临床诊断提供可靠依据。
关键词
胶质瘤分级
病理图像
细胞密度
细胞核异型
Keywords
glioma grading
histopathological image
cell density
nuclear atypia
分类号
R739.41 [医药卫生—肿瘤]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全景病理图像细胞密度和异型特征的胶质瘤自动分级
韩
继
能
谢嘉伟
顾松
闫朝阳
李建瑞
张志强
徐军
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
