Brain Tumor Classification Using AFM in Combination with Data Mining Techniques
المؤلفون المشاركون
Huml, Marlene
Silye, René
Zauner, Gerald
Hutterer, Stephan
Schilcher, Kurt
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-08-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Although classification of astrocytic tumors is standardized by the WHO grading system, which is mainly based on microscopy-derived, histomorphological features, there is great interobserver variability.
The main causes are thought to be the complexity of morphological details varying from tumor to tumor and from patient to patient, variations in the technical histopathological procedures like staining protocols, and finally the individual experience of the diagnosing pathologist.
Thus, to raise astrocytoma grading to a more objective standard, this paper proposes a methodology based on atomic force microscopy (AFM) derived images made from histopathological samples in combination with data mining techniques.
By comparing AFM images with corresponding light microscopy images of the same area, the progressive formation of cavities due to cell necrosis was identified as a typical morphological marker for a computer-assisted analysis.
Using genetic programming as a tool for feature analysis, a best model was created that achieved 94.74% classification accuracy in distinguishing grade II tumors from grade IV ones.
While utilizing modern image analysis techniques, AFM may become an important tool in astrocytic tumor diagnosis.
By this way patients suffering from grade II tumors are identified unambiguously, having a less risk for malignant transformation.
They would benefit from early adjuvant therapies.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huml, Marlene& Silye, René& Zauner, Gerald& Hutterer, Stephan& Schilcher, Kurt. 2013. Brain Tumor Classification Using AFM in Combination with Data Mining Techniques. BioMed Research International،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1003617
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huml, Marlene…[et al.]. Brain Tumor Classification Using AFM in Combination with Data Mining Techniques. BioMed Research International No. 2013 (2013), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1003617
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huml, Marlene& Silye, René& Zauner, Gerald& Hutterer, Stephan& Schilcher, Kurt. Brain Tumor Classification Using AFM in Combination with Data Mining Techniques. BioMed Research International. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1003617
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1003617
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر