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Detalles del recurso

Descripción

Abstract. The automatic characterization of histopathology images is an important requirement for the development of computarized tools that might benefit clinicians in their everyday professional workflow. Researchers have developed image descriptors for histopathology images that are mainly migrated from the techniques used with natural images, which result in high-dimensional feature vectors that are difficult to interpret. Since automatic analysis of histopathology images is performed only as support tools for physicians, the level of interpretability of such automatic analysis is of considerable importance. This thesis work was focused in finding a way towards the characterization of histopathology images through the abstraction of simple histological concepts, i.e. information from cell properties. More specifically, we have investigated the potential of cells' area and topology for the construction of descriptors for histopathology images. Experimental results suggest that our proposed descriptors provide a discriminative power that could be used either for classification or retrieval tasks.

Pertenece a

Repositorio Institucional UN  

Autor(es)

Álvarez Corrales, Pablo Arturo - 

Id.: 70140567

Versión: 1.0

Estado: Final

Tipo:  application/pdf - 

Palabras clave57 Ciencias de la vida -  Biología / Life sciences -  biology - 

Tipo de recurso: Tesis/trabajos de grado - Thesis  -  NonPeerReviewed  - 

Tipo de Interactividad: Expositivo

Nivel de Interactividad: muy bajo

Audiencia: Estudiante  -  Profesor  -  Autor  - 

Estructura: Atomic

Coste: no

Copyright: sí

Formatos:  application/pdf - 

Requerimientos técnicos:  Browser: Any - 

Relación: [References] http://www.bdigital.unal.edu.co/58542/

Fecha de contribución: 19-oct-2017

Contacto:

Localización:
* Álvarez Corrales, Pablo Arturo (2017) Histopathology image classification via characterization of nuclei arrangement. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.

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