論文の概要: Comparative Analysis of Hand-Crafted and Machine-Driven Histopathological Features for Prostate Cancer Classification and Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12415v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 17:43:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:30:27.274210
• Title: Comparative Analysis of Hand-Crafted and Machine-Driven Histopathological Features for Prostate Cancer Classification and Segmentation
• Title（参考訳）: 前立腺癌分類・分節における手作り・機械駆動型病理組織学的特徴の比較検討
• Authors: Feda Bolus Al Baqain, Omar Sultan Al-Kadi,
• Abstract要約: Gleason grading を自動化するために,前立腺画像の腺構造を分割する2つの手法の比較分析を行った。 最初のアプローチは、Gray Level Co-Occurrence Matrix(GLCM)とLocal Binary Pattern(LBP)テクスチャ記述子を組み合わせた手作りの学習手法である。 機械駆動型特徴抽出では,前立腺間質組織のセマンティックセグメンテーションを行うためにU-Net畳み込みニューラルネットワークを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Histopathological image analysis is a reliable method for prostate cancer identification. In this paper, we present a comparative analysis of two approaches for segmenting glandular structures in prostate images to automate Gleason grading. The first approach utilizes a hand-crafted learning technique, combining Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) and Local Binary Pattern (LBP) texture descriptors to highlight spatial dependencies and minimize information loss at the pixel level. For machine driven feature extraction, we employ a U-Net convolutional neural network to perform semantic segmentation of prostate gland stroma tissue. Support vector machine-based learning of hand-crafted features achieves impressive classification accuracies of 99.0% and 95.1% for GLCM and LBP, respectively, while the U-Net-based machine-driven features attain 94% accuracy. Furthermore, a comparative analysis demonstrates superior segmentation quality for histopathological grades 1, 2, 3, and 4 using the U-Net approach, as assessed by Jaccard and Dice metrics. This work underscores the utility of machine-driven features in clinical applications that rely on automated pixel-level segmentation in prostate tissue images.
• Abstract（参考訳）: 病理組織学的画像解析は前立腺癌同定の信頼性が高い方法である。 本稿では,前立腺画像中の腺構造を分割する2つの手法の比較分析を行い,Gleason grading の自動化について述べる。 最初のアプローチは、Gray Level Co-Occurrence Matrix(GLCM)とLocal Binary Pattern(LBP)テクスチャ記述子を組み合わせて、空間的依存関係を強調し、ピクセルレベルでの情報損失を最小限に抑える、手作りの学習技術を利用する。 機械駆動型特徴抽出では,前立腺間質組織のセマンティックセグメンテーションを行うためにU-Net畳み込みニューラルネットワークを用いる。 手作り機能のサポートベクターマシンベースの学習は、それぞれGLCMとLCPの99.0%と95.1%という印象的な分類精度を達成する一方、U-Netベースのマシン駆動機能は94%の精度を実現している。 さらに、Jaccard と Dice の測定値から、U-Net アプローチを用いて、病理組織学的グレード 1, 2, 3, 4 のセグメンテーション品質を比較検討した。 この研究は、前立腺組織画像のピクセルレベルの自動分割に依存する臨床応用における機械駆動機能の有用性を裏付けるものである。

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