کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4964691 | 1447888 | 2017 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Stain Normalization using Sparse AutoEncoders (StaNoSA): Application to digital pathology
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Digital histopathology slides have many sources of variance, and while pathologists typically do not struggle with them, computer aided diagnostic algorithms can perform erratically. This manuscript presents Stain Normalization using Sparse AutoEncoders (StaNoSA) for use in standardizing the color distributions of a test image to that of a single template image. We show how sparse autoencoders can be leveraged to partition images into tissue sub-types, so that color standardization for each can be performed independently. StaNoSA was validated on three experiments and compared against five other color standardization approaches and shown to have either comparable or superior results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computerized Medical Imaging and Graphics - Volume 57, April 2017, Pages 50-61
Journal: Computerized Medical Imaging and Graphics - Volume 57, April 2017, Pages 50-61
نویسندگان
Andrew Janowczyk, Ajay Basavanhally, Anant Madabhushi,