RSurf Texture Descriptor

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F14%3A00074012" target="_blank" >RIV/00216224:14330/14:00074012 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://cbia.fi.muni.cz/projects/rsurf-texture-descriptor.html" target="_blank" >http://cbia.fi.muni.cz/projects/rsurf-texture-descriptor.html</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

RSurf Texture Descriptor

Popis výsledku v původním jazyce

In biomedical image analysis, object description and classification tasks are very common. Our work relates to the problem of classification of Human Epithelial (HEp-2) cells. Since the crucial part of each classification process is the feature extraction and selection, much attention should be concentrated to the development of proper image descriptors. In this article, we introduce a new efficient texture-based image descriptor for HEp-2 images. We compare proposed descriptor with LBP, Haralick features (GLCM statistics) and Tamura features using the public MIVIA HEp-2 Images Dataset. Our descriptor outperforms all previously mentioned approaches and the kNN classifier based solely on the proposed descriptor achieve the accuracy as high as 91.1%.

Název v anglickém jazyce

RSurf Texture Descriptor

Popis výsledku anglicky

In biomedical image analysis, object description and classification tasks are very common. Our work relates to the problem of classification of Human Epithelial (HEp-2) cells. Since the crucial part of each classification process is the feature extraction and selection, much attention should be concentrated to the development of proper image descriptors. In this article, we introduce a new efficient texture-based image descriptor for HEp-2 images. We compare proposed descriptor with LBP, Haralick features (GLCM statistics) and Tamura features using the public MIVIA HEp-2 Images Dataset. Our descriptor outperforms all previously mentioned approaches and the kNN classifier based solely on the proposed descriptor achieve the accuracy as high as 91.1%.

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

2014

Kód důvěrnosti údajů

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

Interní identifikační kód produktu

RSurf

Technické parametry

Software pre výpis vlastností textúry snímku, ktoré je možné použiť pre rozpoznanie a následnú klasifikáciu vstupného obrázku. Program bol vyvinutý pre spracovanie obrázkov HEp-2 buniek nasnímaných fluorescenčným mikroskopom ale obecne je možné ho použiťpre ľubovolný vstup. Implementácia je realizovaná v jazyku C++. Zodpovedné osoby: Tomáš Majtner &lt;majtner@ics.muni.cz&gt; a Roman Stoklasa &lt;rstoki@seznam.cz&gt; Adresa: Fakulta informatiky Masarykovy univerzity, Botanická 68a, 602 00 Brno.

Ekonomické parametry

Tento software predstavuje jednu z popredných aplikácii pre rozpoznávanie HEp-2 buniek a adresuje tým oblasť automatického vyhodnocovania klinických testov pacientov, ktorý trpia napr. nejakou formou autoimúnnych ochorení. Software má pomáhať expertom voblasti 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 software pre analýzu textúry, majú za úlohu zrýchliť, zpresniť a hlavne zlacniť tento proces. Článok popisujúci tento software bol predstavený na prestížnej konferencii ICPR 2014 vo Švédsku, kde sa stretol s pozitívnym ohlasom a niekoľko výskumných skupín prejavilo záujem o jeho vyskúšanie. Zdrojový kód a dokumentácia boli spracované v anglickom jazyku, čo umožňuje využitie software aj zahraničnými expertmi.

IČO vlastníka výsledku

00216224

Název vlastníka

Masarykova univerzita