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Histopathology image representation for automatic analysis: a state-of-the-art review / Representación de imágenes de histopatología utilizada en tareas de análisis automático: estado del arte / Representação de imagens histopatológicas pelo análise automático: revisão do estado da arte
Arevalo, John; Cruz-Roa, Angel; González O, Fabio A.
Affiliation
  • Arevalo, John; Universidad Nacional de Colombia. Computing Systems and Industrial Engineering Dept. Bogotá. CO
  • Cruz-Roa, Angel; Universidad Nacional de Colombia. Bogotá. CO
  • González O, Fabio A; Universidad Nacional de Colombia. Bogotá. CO
Rev. MED ; 22(2): 79-91, jul.-dic. 2014. ilus
Article в En | LILACS | ID: lil-760080
Ответственная библиотека: CO87.1
ABSTRACT
This paper presents a review of the state-of-the-art in histopathology image representation used in automatic image analysis tasks. Automatic analysis of histopathology images is important for building computer-assisted diagnosis tools, automatic image enhancing systems and virtual microscopy systems, among other applications. Histopathology images have a rich mix of visual patterns with particularities that make them difficult to analyze. The paper discusses these particularities, the acquisition process and the challenges found when doing automatic analysis. Second an overview of recent works and methods addressed to deal with visual content representation in different automatic image analysis tasks is presented. Third an overview of applications of image representation methods in several medical domains and tasks is presented. Finally, the paper concludes with current trends of automatic analysis of histopathology images like digital pathology.
RESUMEN
Este artículo presenta una revisión del estado del arte en la representación de imágenes de histopatología utilizada en tareas de análisis automático. El análisis de imágenes hispatológicas es importante en la construcción de herramientas para el diagnóstico asistido por computador, sistemas de mejoramiento automático de imágenes y sistemas de microscopía virtual, entre otras aplicaciones. Estas imágenes tienen una gran mezcla de patrones visuales con características particulares que hacen de su análisis una tarea difícil. El artículo discute estas particularidades, el proceso de adquisición y los retos particulares al realizar un análisis automático. En la segunda sección se presenta una revisión de trabajos y métodos recientes enfocados a la representación del contenido visual en diferentes tareas de análisis automático. En tercer lugar, se presenta una visión general de las aplicaciones para los métodos de representación en diferentes dominios médicos. Finalmente el trabajo concluye con las actuales tendencias del análisis automático de imágenes de histopatología como la patología digital.
RESUMO
Este artigo é uma revisão do estado da arte na representação de imagens histopatológicas utilizadas nas tarefas de análise automáticos. O análise de imagens histopatológicas é importante na construção de ferramentas para o diagnóstico assistido por computador, sistemas de melhoramento automático de imagens e sistemas de microscopia virtual. Essas imagens tem uma grande mistura de padrões visuais com caraterísticas particulares, que fazem do análise uma tarefa difícil. O artigo discute essas particularidades, o processo de aquisição, e os desafios particulares no momento de realizar uma análise automático. Na segunda seção se apresenta uma revisão dos trabalhos e métodos recentes, com foco à representação do conteúdo visual em diferentes tarefas de análise automático. Na terceira, se apresenta uma visão geral das aplicações para os métodos de representação em diferentes domínios médicos. Finalmente, o artigo conclui com as atuais tendências do análise automático de imagens histopatológicas como a patologia digital.
Тема - темы
Key words
Полный текст: 1 База данных: LILACS Основная тема: Pathology / Image Processing, Computer-Assisted / Medical Informatics / Pattern Recognition, Automated Пределы темы: Humans Язык: En Журнал: Rev. MED Тематика журнала: MEDICINA Год: 2014 Тип: Article
Полный текст: 1 База данных: LILACS Основная тема: Pathology / Image Processing, Computer-Assisted / Medical Informatics / Pattern Recognition, Automated Пределы темы: Humans Язык: En Журнал: Rev. MED Тематика журнала: MEDICINA Год: 2014 Тип: Article