Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

1 2008

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: information gain ratio

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Metoda automatycznego wyznaczania indeksu mitotycznego populacji komórek cebuli z wykorzystaniem drzewa decyzyjnego

Gocławski J., Sekulska-Nalewajko J., Anioł P.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

2008

T. 12, z. 3

641-656

Wyznaczanie indeksu mitotycznego jest metodą oceny zdolności podziału komórek w populacjach poddawanych oddziaływaniom różnorodnych czynników hamujących lub ułatwiających ich wzrost. Zaproponowano algorytmy segmentacji obrazów komórek cebuli i elementów jąder komórkowych wyodrębniających się w procesie podziału mitotycznego. Następnie wydobyto zestaw cech geometrycznych, teksturalnych i topologicznych elementów jąder komórkowych odróżniających interfazę od faz mitozy. Zbudowano drzewo decyzyjne oparte na algorytmie C4.5. W celu oszacowania błędu klasyfikacji przeprowadzono próby 10-krotnych walidacji skrośnych. Dokonano także redukcji przestrzeni cech za pomocą metody PCA. Wyliczono wartość indeksu mitotycznego badanej populacji komórek cebuli, błąd estymatora tego indeksu i przeprowadzono porównanie ze średnim błędem klasyfikacji.

The evaluation of mitotic index is the method of estimation of cell division ability in cell populations treated by growth inhibitors or accelerators. The image processing algorithms for the segmentation of onion cells and their nuclei elements appearing in the process of mitosis is proposed. Then a set of geometrical, textural and topological features of nuclei elements was extracted, which can distinguish interphase from the stages of mitosis. A decision tree was built according to C4.5 method using the maximum of information gain ratio of the feature values. To evaluate classification error, a series of 10-fold crossvalidations were performed. The feature space was reduced by applying PCA method. The value of mitotic index for the tested onion cell population as well as the estimator index error was evaluated. The errors were compared with an average classification error.