Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/315268| Title: | Classification of whole-slide histopathological images of radiogenic papillary thyroid carcinoma |
| Other Titles: | Классификация гистопатологических полно-слайдовых изображений радиогенного папиллярного рака щитовидной железы / А.А. Косарева, В.А. Ковалев, М.В. Фридман |
| Authors: | Kosareva, A. A. Kovalev, V. A. Fridman, M. V. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Биотехнология |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2024) : материалы IV Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 25–26 апр. 2024 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (гл. ред.), Н. Н. Яцков, В. В. Гринёв. – Минск : БГУ, 2024. – С. 241-245. |
| Abstract: | Aiming to analyse radiogenic papillary thyroid carcinoma features, different methods for preparing whole-slide histopathological images were investigated. The Bit-S R50x3 neural model was trained using four datasets: images with min-max rescaling, optical density of image values, dedicated hematoxylin and eosin channels. The best results were achieved using dataset with dedicated hematoxylin channel (F1-score = 0.9504) |
| Abstract (in another language): | Обсуждены методы подготовки наборов гистопатологических изображений для решения задачи классификации фрагментов папиллярной карциномы щитовидной железы. Нейросетевая модель Bit-S R50x3 была обучена на четырёх наборах данных: с использованием мин-макс. нормализации, значений оптической плотности пикселов изображений, двух отдельно выделенных каналов изображений (соответствующих позитивной реакции с ядерным красителем гематоксилином и цитоплазматическим красителем эозином). Лучший результат при обучении показал набор данных с искусственно выделенным H- каналом (F1-score = 0.9504) |
| Description: | Секция «Биоинформатика» |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/315268 |
| ISBN: | 978-985-881-636-0 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2024. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2024) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 241-245.pdf | 980,72 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.