Computer-assisted Fuhrman grading system for the analysis of clear-cell renal carcinoma: a pilot study

• Autorzy: Kruk M. , Osowski S. , Kozłowski W. , Koktysz R. , Słodkowska J. , Markiewicz T.

Warianty tytułu

PL

Komputerowy system oceny stopnia zaawansowania raka nerek według skali Fuhrmana

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents an automatic computer system for evaluation of the Fuhrman degree in renal carcinoma, of the accuracy comparable to the human expert. The solution uses the combined methods of mathematical morphology, Hough transform and neural networks for the estimation of Fuhrman degree of the carcinoma clarocellular cells, based on the microscopic kidney image. The results of numerical experiments have shown that the average discrepancy rate between the score of our system and the human expert results estimated on the basis of almost 300 cells is below 10% and this accuracy is acceptable in the medical practice.

PL

Praca przedstawia podejście komputerowe do automatycznej oceny stopnia skali Fuhrmana w przypadku raka nerki. Ocena dotyczy mikroskopowego obrazu nerek. Proponowane rozwiązanie stosuje zespół metod obejmujących morfologię matematyczną, transformację Hougha, sieci neuronowe oraz grupowanie danych wielowymiarowych. Proponowane rozwiązanie zostało sprawdzone na zbiorze prawie 300 obrazów nerek z różnym stopniem zaawansowania choroby nowotworowej.

Słowa kluczowe

EN

Fuhrman grading; renal carcinoma cells; mathematical morphology; data clustering and classification; Hough transform

PL

skala Fuhrmana; rak nerki; morfologia matematyczna; grupowanie danych; klasyfikacja danych

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2013
• Tom: R. 89, nr 3a
• Strony: 268--270
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., il., tab., wykr.

Twórcy

autor

Kruk M.

• Warsaw University of Life Sciences, Warsaw, ul. Nowoursynowska 166

autor

Osowski S.

• Warsaw University of Technology, Warsaw, ul. Koszykowa 75
• Military University of Technology, Warsaw, ul. Kaliskiego 2

autor

Kozłowski W.

• Military Institute of Medicine, Warsaw, ul. Szaserów 128

autor

Koktysz R.

• Military Institute of Medicine, Warsaw, ul. Szaserów 128

autor

Słodkowska J.

• Military Institute of Medicine, Warsaw, ul. Szaserów 128

autor

Markiewicz T.

• Warsaw University of Technology, Warsaw, ul. Koszykowa 75
• Military Institute of Medicine, Warsaw, ul. Szaserów 128

Bibliografia

• [1] Fuhrman S.A., Lasky L.C., Limas C., Prognostic significance of morphologic parameters in renal cell carcinoma. Am J Surg Pathol., vol. 6, pp. 655-663
• [2] Kontak J .A. , Campbel l S.C., Prognostic factors in renal cell carcinoma. The Urologic clinics of North America. 2003, vol. 30, pp. 467-480
• [3] Duda, R.O., Hart, P.E., Stork, P., Pattern classification and scene analysis, 2003, Wiley, New York
• [4] Gonzalez R. , Woods R. , Digital image processing, 2008, Prentice Hall, New Jersey
• [5] Jakubowski J., Ocena możliwości wykorzystania deskryptorów cech lokalnych obrazu twarzy w zadaniu automatycznej identyfikacji osób. Przegląd Elektrotechniczny, 2012, vol. 88, pp. 217-221
• [6] Kruk M., Osowski S., Koktysz R., Recognition and classification of colon cells applying the ensemble of classifiers. Computers in Biology and Medicine, 2009, vol. 39, pp. 156-165
• [7] Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, 2006, Oficyna Wydawnicza PW
• [8] Osowski S., Siroic R., Markiewicz T., et al., Application of Support Vector Machine and Genetic Algorithm for Improved Blood Cell Recognition. IEEE Trans. on IM, 2009, vol. 58, pp. 2159-2168
• [9] http://www.pathpedia.com/Education/eAtlas/Histopathology/kidney/renal_cell_carcinoma_clear_cell_type.aspx