An automated segmentation approach for highlighting the histological complexity of human lung cancer.
An automated segmentation approach for highlighting the histological complexity of human lung cancer.
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DOI：
10.1007/s10439-010-0103-6
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发表时间：
2010-12
影响因子：
3.8
通讯作者：
McLennan, Geoffrey
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sieren, J. C.;Weydert, J.;Bell, A.;De Young, B.;Smith, A. R.;Thiesse, J.;Namati, E.;McLennan, Geoffrey
肺癌结节，尤其是腺癌，包含复杂的细胞组织类型：融合癌细胞、成纤维细胞间质组织和非活动性纤维化。不同组织类型的数量比例和分布可能有助于了解肺癌的生长、分类和预后因素。然而，目前的组织学评估方法是定性的，提供了有限的机会来系统地评估肺结节细胞异质性的相关性。在这项研究中，我们提出了一种手动和自动的方法来分割切除的人肺癌结节的组织切片中的组织类型。一种特殊的染色方法结合了免疫组织化学和改良的马森三色反染色，以最大化组织样本的颜色对比度，用于自动分割。开发的基于聚类的全自动分割方法在不到1分钟的时间内完成肺结节横断面组织学切片，而手动分割需要数小时才能完成。我们发现，自动分割方法的准确性与手动分割方法相当，并具有更高的时间效率、消除了对人为错误的敏感性，以及100%的重复性。
Lung cancer nodules, particularly adenocarcinoma, contain a complex intermixing of cellular tissue types: incorporating cancer cells, fibroblastic stromal tissue, and inactive fibrosis. Quantitative proportions and distributions of the various tissue types may be insightful for understanding lung cancer growth, classification, and prognostic factors. However, current methods of histological assessment are qualitative and provide limited opportunity to systematically evaluate the relevance of lung nodule cellular heterogeneity. In this study we present both a manual and an automatic method for segmentation of tissue types in histological sections of resected human lung cancer nodules. A specialized staining approach incorporating immunohistochemistry with a modified Masson's Trichrome counterstain was employed to maximize color contrast in the tissue samples for automated segmentation. The developed, clustering-based, fully automated segmentation approach segments complete lung nodule cross-sectional histology slides in less than 1 min, compared to manual segmentation which requires multiple hours to complete. We found the accuracy of the automated approach to be comparable to that of the manual segmentation with the added advantages of improved time efficiency, removal of susceptibility to human error, and 100% repeatability.
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DOI：
10.1016/j.jtcvs.2007.10.034
发表时间：
2008-04-01
影响因子：
6
作者：
Inoue, Masayoshi;Takakuwa, Tetsuya;Okumura, Meinoshin
通讯作者：
Okumura, Meinoshin
影响因子：
19.6
作者：
Ma, LJ;Fogo, AB
通讯作者：
Fogo, AB
关于组织学图像的大规模计算揭示了乳腺癌的分化参数。
影响因子：
2.7
作者：
Petushi, Sokol;Garcia, Fernando U;Haber, Marian M;Katsinis, Constantine;Tozeren, Aydin
通讯作者：
Tozeren, Aydin
影响因子：
5.6
作者：
Terasaki, H;Niki, T;Hirohashi, S
通讯作者：
Hirohashi, S
影响因子：
56.9
作者：
Rudolph, KL;Chang, S;DePinho, RA
通讯作者：
DePinho, RA