![](/images/graphics-bg.png)
Shape and Boundary Similarity Features for Accurate HCC Image Recognition
المؤلفون المشاركون
Duan, Xiaoyu
Li, Siqi
Jiang, Huiyan
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Nucleus morphology is of great importance in conventional cancer pathological diagnosis, which could provide information difference between normal and abnormal nuclei visually.
Therefore, this paper proposes two novel kinds of features for normal and hepatocellular carcinoma (HCC) nucleus recognition, including shape and boundary similarity.
First, each individual nucleus patch with the fixed size is obtained using center-proliferation segmentation (CPS) method.
Then, nucleus shape library is constructed based on manual selection by pathologists, which is utilized to measure nucleus shape similarity via Dice, Jaccard, precision, and recall coefficients.
Meanwhile, boundary similarity is evaluated through triangles composed of some boundary feature points for each nucleus.
Finally, the conventional random forest (RF) is used to train and test the classification model for HCC nucleus recognition.
Extensive cross-validation tests could facilitate the selection of the optimal feature set and the experiment comparison results demonstrate that our proposed morphological features are more beneficial for classification compared with other traditional characteristics.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Duan, Xiaoyu& Jiang, Huiyan& Li, Siqi. 2017. Shape and Boundary Similarity Features for Accurate HCC Image Recognition. BioMed Research International،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136358
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Duan, Xiaoyu…[et al.]. Shape and Boundary Similarity Features for Accurate HCC Image Recognition. BioMed Research International No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136358
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Duan, Xiaoyu& Jiang, Huiyan& Li, Siqi. Shape and Boundary Similarity Features for Accurate HCC Image Recognition. BioMed Research International. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136358
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1136358
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)