Repozytorium Uniwersytetu Zielonogórskiego udostępnia 9 272 obiektów cyfrowych
Obiekt
Tytuł: Breast cancer nuclei segmentation and classification based on a deep learning approach
Autor:
Kowal, Marek ; Skobel, Marcin ; Gramacki, Jarosław ; Korbicz, Józef (1951- )
Data wydania:
Typ zasobu:
Współtwórca:
Korbicz, Józef (1951- ) - red. ; Uciński, Dariusz - red.
Tytuł publikacji grupowej:
Abstract:
One of the most popular methods in the diagnosis of breast cancer is fine-needle biopsy without aspiration. Cell nuclei are the most important elements of cancer diagnostics based on cytological images. Therefore, the first step of successful classification of cytological images is effective automatic segmentation of cell nuclei. ; The aims of our study include (a) development of segmentation methods of cell nuclei based on deep learning techniques, (b) extraction of some morphometric, colorimetric and textural features of individual segmented nuclei, (c) based on the extracted features, construction of effective classifiers for detecting malignant or benign cases. The segmentation methods used in this paper are based on (a) fully convolutional neural networks and (b) the marker-controlled watershed algorithm. ; For the classification task, seven various classification methods are used. Cell nuclei segmentation achieves 90% accuracy for benign and 86% for malignant nuclei according to the F-score. The maximum accuracy of the classification reached 80.2% to 92.4%, depending on the type (malignant or benign) of cell nuclei. The classification of tumors based on cytological images is an extremely challenging task. However, the obtained results are promising, and it is possible to state that automatic diagnostic methods are competitive to manual ones.
Wydawca:
Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski
Identyfikator zasobu:
DOI:
Strony:
Źródło:
AMCS, volume 31, number 1 (2021) ; kliknij tutaj, żeby przejść
Jezyk:
Licencja CC BY 4.0:
Prawa do dysponowania publikacją:
Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego
Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:
- Repozytorium > Jednostki organizacyjne > Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki
- Repozytorium > Typy utworów > Artykuły
- Repozytorium > Czasopisma naukowe i serie wydawnicze UZ > International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS) > International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS) (2021)
Data ostatniej modyfikacji:
18 lip 2025
Data dodania obiektu:
18 lip 2025
Liczba wyświetleń treści obiektu:
12
Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:
https://zbc.uz.zgora.pl/repozytorium/publication/101331
Wyświetl opis w formacie RDF:
Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:
-
-
-
-
-
-
-
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS), volume 31, number 1 (2021)
-
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS), volume 31, number 2 (2021)
-
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS), volume 31, number 3 (2021)
-
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS), volume 31, number 4 (2021)
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
| Nazwa wydania | Data |
|---|---|
| Breast cancer nuclei segmentation and classification based on a deep learning approach | 18 lip 2025 |
Obiekty Podobne
Kowal, Marek Skobel, Marcin Nowicki, Norbert Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.
Kaczmarek, Mikołaj Kowal, Marek Korbicz, Józef (1951- ) Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.
Kowal, Marek Filipczuk, Paweł Korbicz, Józef (1951- ) - red. Kowal, Marek - red.
Jeleń, Łukasz Fevens, Thomas Krzyżak, Adam Kummert, Anton - ed. Rafajłowicz, Ewaryst - ed.
Rafajłowicz, Ewaryst (1953- ) Wnuk, Marek Rafajłowicz, Wojciech Korbicz, Józef (1951- ) - ed. Sauter, Dominique - ed.
Markiewicz, Tomasz Dziekiewicz, Mirosław Maruszyński, Marek Bogusławska-Walecka, Romana Kozłowski, Wojciech Korbicz, Józef (1951- ) - red. Kowal, Marek - red.
Florea, Corneliu Florea, Laura Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.
Nikiel, Sławomir Korbicz, Józef (1951- ) - red.
