کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6920262 | 1447880 | 2018 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Towards machine learned quality control: A benchmark for sharpness quantification in digital pathology
ترجمه فارسی عنوان
به سوی کنترل دستگاه کنترل کیفیت: یک معیار برای اندازه گیری شدت در آسیب شناسی دیجیتال
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پاتولوژی محاسباتی، آسیب شناسی دیجیتال، کنترل کیفیت، فراگیری ماشین، یادگیری عمیق، تشخیص کمی تشخیص،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
We present a solution to this problem by introducing a benchmark dataset for blur detection, an in-depth comparison of state-of-the art sharpness descriptors and their prediction performance within a random forest framework. Furthermore, we show that convolution neural networks, like residual networks, can be used to train blur detectors from scratch. We thoroughly evaluate the accuracy of feature based and deep learning based approaches for sharpness classification (99.74% accuracy) and regression (MSE 0.004) and additionally compare them to domain experts in a comprehensive human perception study. Our pipeline outputs spacial heatmaps enabling to quantify and localize blurred areas on a slide. Finally, we tested the proposed framework in the clinical setting and demonstrate superior performance over the state-of-the-art QC pipeline comprising commercial software and human expert inspection by reducing the error rate from 17% to 4.7%.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computerized Medical Imaging and Graphics - Volume 65, April 2018, Pages 142-151
Journal: Computerized Medical Imaging and Graphics - Volume 65, April 2018, Pages 142-151
نویسندگان
Gabriele Campanella, Arjun R. Rajanna, Lorraine Corsale, Peter J. Schüffler, Yukako Yagi, Thomas J. Fuchs,