کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
443156 | 692574 | 2009 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Tensor classification of N-point correlation function features for histology tissue segmentation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
گرافیک کامپیوتری و طراحی به کمک کامپیوتر
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper, we utilize the N-point correlation functions (N-pcfs) to construct an appropriate feature space for achieving tissue segmentation in histology-stained microscopic images. The N-pcfs estimate microstructural constituent packing densities and their spatial distribution in a tissue sample. We represent the multi-phase properties estimated by the N-pcfs in a tensor structure. Using a variant of higher-order singular value decomposition (HOSVD) algorithm, we realize a robust classifier that provides a multi-linear description of the tensor feature space. Validated results of the segmentation are presented in a case-study that focuses on understanding the genetic phenotyping differences in mouse placentae.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Medical Image Analysis - Volume 13, Issue 1, February 2009, Pages 156–166
Journal: Medical Image Analysis - Volume 13, Issue 1, February 2009, Pages 156–166
نویسندگان
Kishore Mosaliganti, Firdaus Janoos, Okan Irfanoglu, Randall Ridgway, Raghu Machiraju, Kun Huang, Joel Saltz, Gustavo Leone, Michael Ostrowski,