Полуавтоматический алгоритм сегментации просвета в гистологических изображениях
Аннотация:
В данной статье мы сосредоточимся на проблеме сегментации просвета в гистологических изображениях. Большое количество аннотированных изображений необходимо для разработки диагностических алгоритмов, которые могут помочь обнаружить такие изменения, как зубчатость просвета, указывающие на действительно серьезные проблемы со здоровьем, такие как рак. Мы предлагаем полуавтоматический интерактивный алгоритм сегментации для ускорения процесса ручной аннотации изображений. В основе нашего подхода к аннотации лежит классический алгоритм вырезания графа, в котором используются выбранные вручную параметры. Пользователь аннотирует изображение двумя типами каракулей, соответствующих структуре просвета железы и области вне просвета. После этого модель аннотирует все немаркированные пиксели, предоставляя пользователю полностью аннотированное изображение на основе записанных входных данных. Пользователь может взаимодействовать с алгоритмом аннотации и добавлять новые каракули для корректировки результата. Алгоритм позволяет сократить время аннотирования типичного гистологического изображения в 10 раз для набора данных PATH-DT-MSU, что потенциально может серьезно увеличить количество полностью аннотированных гистологических изображений.
Ключевые слова:
Сегментация на основе графика, полуавтоматическая сегментация, сегментация просвета, медицинские изображения, гистология
Язык публикации: английский, страниц:9 (с. 648-656)
