SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-124462"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-124462" > A Texture Based Pat...

A Texture Based Pattern Recognition Approach to Distinguish Melanoma from Non-Melanoma Cells in Histopathological Tissue Microarray Sections

Rexhepaj, Elton (författare)
Uppsala universitet,Molekylär och morfologisk patologi,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
Agnarsdóttir, Margrét (författare)
Uppsala universitet,Molekylär och morfologisk patologi,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
Bergman, Julia (författare)
Uppsala universitet,Molekylär och morfologisk patologi,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
visa fler...
Edqvist, Per-Henrik (författare)
Uppsala universitet,Molekylär och morfologisk patologi,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
Bergqvist, Michael (författare)
Uppsala universitet,Enheten för onkologi
Uhlén, Mathias (författare)
KTH,Proteomik,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
Gallagher, William M. (författare)
Lundberg, Emma (författare)
KTH,Proteomik,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
Pontén, Fredrik (författare)
Uppsala universitet,Molekylär och morfologisk patologi,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2013-05-17
2013
Engelska.
Ingår i: PLOS ONE. - : Public Library of Science (PLoS). - 1932-6203. ; 8:5, s. e62070-
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Aims: Immunohistochemistry is a routine practice in clinical cancer diagnostics and also an established technology for tissue-based research regarding biomarker discovery efforts. Tedious manual assessment of immunohistochemically stained tissue needs to be fully automated to take full advantage of the potential for high throughput analyses enabled by tissue microarrays and digital pathology. Such automated tools also need to be reproducible for different experimental conditions and biomarker targets. In this study we present a novel supervised melanoma specific pattern recognition approach that is fully automated and quantitative. Methods and Results: Melanoma samples were immunostained for the melanocyte specific target, Melan-A. Images representing immunostained melanoma tissue were then digitally processed to segment regions of interest, highlighting Melan-A positive and negative areas. Color deconvolution was applied to each region of interest to separate the channel containing the immunohistochemistry signal from the hematoxylin counterstaining channel. A support vector machine melanoma classification model was learned from a discovery melanoma patient cohort (n = 264) and subsequently validated on an independent cohort of melanoma patient tissue sample images (n = 157). Conclusion: Here we propose a novel method that takes advantage of utilizing an immuhistochemical marker highlighting melanocytes to fully automate the learning of a general melanoma cell classification model. The presented method can be applied on any protein of interest and thus provides a tool for quantification of immunohistochemistry-based protein expression in melanoma.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Biokemi och molekylärbiologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Biochemistry and Molecular Biology (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Cancer och onkologi (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Cancer and Oncology (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

  • PLOS ONE (Sök värdpublikationen i LIBRIS)

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy