HEp-2 Cells Classifier

Kód výsledku v 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>

Výsledek na webu

<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

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

HEp-2 Cells Classifier

Popis výsledku v původním jazyce

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.

Název v anglickém jazyce

HEp-2 Cells Classifier

Popis výsledku anglicky

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.

Druh

R - Software

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GBP302%2F12%2FG157" target="_blank" >GBP302/12/G157: Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu a při diferenciaci v normě a patologii</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

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

Interní identifikační kód produktu

Cells Classifier

Technické parametry

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.

Ekonomické parametry

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.

IČO vlastníka výsledku

00216224

Název vlastníka

Masarykova univerzita