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dc.contributor.authorSalado Garcia, Juan Pablo
dc.contributor.authorPicon, Artzai
dc.contributor.authorBereciartua, Arantza
dc.contributor.authorIrusta Zarandona, Unai
dc.date.accessioned2018-03-21T15:09:24Z
dc.date.available2018-03-21T15:09:24Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationCASEIB 2017: XXXV Congreso anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica: Libro de actas, Bilbao 29 de Noviembre - 1 de Diciembre : 199-202 (2018)en
dc.identifier.isbn978-84-9082-797-0en
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11556/517
dc.description.abstractEl diagnóstico último del cáncer se realiza por los patólogos mediante el análisis de imágenes histológicas. Uno de los marcadores más importantes en el pronóstico y detección temprana del mismo es el denominado grado de proliferación, que se estima mediante el contaje de figuras mitóticas en imágenes histológicas tintadas con hematoxilina y eosina. Los patólogos realizan este contaje de mitosis de manera manual. Este proceso es costoso y subjetivo, existiendo discrepancias entre los expertos. En los últimos años, el aumento de microscopios escáneres ha permitido la digitalización de las muestras histológicas y su posterior procesamiento. En este trabajo se presenta un método para el contaje automático de mitosis en imágenes histológicas. Este método comprende dos fases: 1) selección de regiones candidatas a mitosis basada en técnicas convencionales de procesamiento de imagen; 2) clasificación mediante Redes Neuronales Convolucionales y técnicas de Deep Learning. El método ha sido validado sobre una base de datos con 656 casos, y se ha obtenido una sensibilidad de 0.617 y un valor de F1 de 0.541 en consonancia con el estado del arte.en
dc.language.isospaen
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.titleContaje de mitosis en imágenes histológicas mediante redes neuronales convolucionalesen
dc.typeconferenceObjecten
dc.rights.accessRightsopenAccessen
dc.subject.keywordsCanceren
dc.subject.keywordsMitotic figuresen
dc.subject.keywordsAutomatic mitosis countingen
dc.subject.keywordsMethoden
dc.conference.titleCASEIB 2017: XXXV Congreso anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica: Libro de actas, Bilbao 29 de Noviembre - 1 de Diciembre : 199-202 (2018)en


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