All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

HEp-2 Cells Classifier

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F12%3A00057512" target="_blank" >RIV/00216224:14330/12:00057512 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

    <a href="http://cbia.fi.muni.cz/projects/hep-2-cells-classifier.html" target="_blank" >http://cbia.fi.muni.cz/projects/hep-2-cells-classifier.html</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    angličtina

  • Original language name

    HEp-2 Cells Classifier

  • Original language description

    Human Epithelial (HEp-2) cells are commonly used in the Indirect Immunofluorescence (IIF) tests to detect autoimmune diseases. The diagnosis consists of searching and classification to specific patterns created by Anti-Nuclear Antibodies (ANAs) in the patient serum. Evaluation of the IIF test is mostly done by humans, which means that it is highly dependent on the experience and expertise of the physician. Therefore, a significant amount of research has been focused on the development of computer aideddiagnostic systems which could help with the analysis of images from microscopes. This work deals with the design and development of HEp-2 cells classifier. The classifier is able to categorize pre-segmented images of HEp-2 cells into 6 classes. The coreof this engine consists of several image descriptors (such as Haralick features, Local Binary Patterns, surface description and a granulometry-based descriptor). These descriptors produces vectors that form metric spaces.

  • Czech name

  • Czech description

Classification

  • Type

    R - Software

  • CEP classification

    JC - Computer hardware and software

  • OECD FORD branch

Result continuities

  • Project

    <a href="/en/project/GBP302%2F12%2FG157" target="_blank" >GBP302/12/G157: Dynamics and Organization of Chromosomes in the Cell Cycle and during Differentiation under Normal and Pathological Conditions</a><br>

  • Continuities

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Others

  • Publication year

    2012

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Data specific for result type

  • Internal product ID

    Cells Classifier

  • Technical parameters

    Software pre rozpoznávanie HEp-2 buniek. Program je schopný spracovať obrázky HEp-2 buniek nasnímaných fluorescenčným mikroskopom a následne ich zaradiť do jednej zo šiestich základnych kategórii: centromere, coarse speckled, fine speckled, homogeneous,cytoplasmic, nucleolar. Implementácia je realizovaná v jazyku Java a C++. Zodpovedné osoby: Roman Stoklasa &lt;rstoki@seznam.cz&gt; a Tomáš Majtner &lt;majtner@ics.muni.cz&gt; Adresa: Fakulta informatiky Masarykovy univerzity, Botanická 68a, 602 00 Brno.

  • Economical parameters

    Tento software predstavuje jednu z popredných aplikácii pre klasifikovanie HEp-2 buniek a adresuje oblasť automatického vyhodnocovania klinických testov pacientov, ktorý trpia napr. nejakou formou autoimúnnych ochorení. Software má pomáhať expertom v oblasti autoimúnnej medicíny pri vyhodnocovaní pacientových vzorkov. V súčastnosti je vyhodnocovanie založené na manuálnom spracovaní expertom, čo je pomalý, drahý a velmi subjektívny proces. Automatické nástroje, akým je aj tento klasifikátor, majú za úlohu zrýchliť, zpresniť a hlavne zlacniť tento proces. Na medzinárodnej súťaži v rozpoznávaní buniek, ktorá bola súčasťou prestížnej konferencie ICPR 2012, sa tento klasifikátor umiestnil v prvej štvrtine všetkých zúčastnených programov (7. miesto z 28 účastníkov). Pri testovaní v laboratórnych podmienkach sme namerali úspešnosť klasifikácie na úrovni 95%. Zdrojový kód a dokumentácia boli spracované v anglickom jazyku, čo umožňuje využitie software aj zahraničnými expertmi.

  • Owner IČO

    00216224

  • Owner name

    Masarykova univerzita