An Optimal Multilevel Thresholding Based for Color Image Segmentation

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Aug 2023, 2023

6206767590 / 9786206767596

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Accurate diagnosis of breast cancer in histopathology images is challenging due to the heterogeneity of cancer cell growth as well as of a variety of benign breast tissue proliferative lesions. In this work, we propose a practical and self interpretable invasive cancer diagnosis solution. With minimum annotation information, the proposed method mines contrast patterns between normal and malignant images in unsupervised manner and generates a probability map of abnormalities to verify its reasoning. Particularly, a fully convolutional autoencoder is used to learn the dominant structural patterns among normal image patches. Patches that do not share the characteristics of this normal population are detected and analyzed by one-class support vector machine and 1-layer neural network. We apply the proposed method to a public breast cancer image set. Ourresults, in consultation with a senior pathologist, demonstrate that the proposed method outperforms existing methods. The obtained probability map could benefit the pathology practice by providing visualized verification data and potentially leads to a better understanding of data-driven diagnosis solutions. 76 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9786206767596

Detalles bibliográficos

Título
An Optimal Multilevel Thresholding Based for Color Image Segmentation
Autor
Gajanan Kale
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Aug 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6206767590
ISBN 13
9786206767596
Peso del artículo
131 gramos
Dimensiones
220x150x5 mm

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