Segmentation of epithelium in H&E stained odontogenic cysts
Notice bibliographique
Résumé
An algorithm for the automated segmentation of epithelial tissue in digital images of histologic tissue sections of odontogenic cysts (cysts originating from residual odontogenic epithelium) is presented. The algorithm features an image standardization process that greatly reduces variation in luminance and chrominance between images due to variations in sample preparation. Segmentation of the epithelial regions of images uses an algorithm based on binary graph cuts where graph weights depend on probabilities obtained from colour histogram models of epithelium and stroma image regions. Algorithm training used a data set of 38 images of four types of odontogenic cyst and was tested using a separate data set of 35 images of the same four cyst types. The best parameters for the segmentation algorithm were determined using a response-surface optimizer. The best parameter set resulted in an overall mean (± std. dev.) sensitivity of 91.5 ± 17% and overall mean specificity of 85.1 ± 18.6% on the training set. Particularly good results were obtained for dentigerous and odontogenic keratocysts for which the mean sensitivities/specificities were 91.9 ± 6.15%/97.4 ± 2.15% and 96.1 ± 1.98%/98.7 ± 3.16%, respectively. Our method is potentially applicable to many pathological conditions in similar tissues, such as skin and mucous membranes where there is a clear microscopic distinction between epithelium and connective tissues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».