دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 88586
ترجمه فارسی عنوان مقاله

به سوی کنترل دستگاه کنترل کیفیت: یک معیار برای اندازه گیری شدت در آسیب شناسی دیجیتال

عنوان انگلیسی
Towards machine learned quality control: A benchmark for sharpness quantification in digital pathology
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
88586 2018 20 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Computerized Medical Imaging and Graphics, Volume 65, April 2018, Pages 142-151

ترجمه کلمات کلیدی
پاتولوژی محاسباتی، آسیب شناسی دیجیتال، کنترل کیفیت، فراگیری ماشین، یادگیری عمیق، تشخیص کمی تشخیص،
کلمات کلیدی انگلیسی
Computational pathology; Digital pathology; Quality control; Machine learning; Deep learning; Quantitative blur detection;
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  به سوی کنترل دستگاه کنترل کیفیت: یک معیار برای اندازه گیری شدت در آسیب شناسی دیجیتال

چکیده انگلیسی

We present a solution to this problem by introducing a benchmark dataset for blur detection, an in-depth comparison of state-of-the art sharpness descriptors and their prediction performance within a random forest framework. Furthermore, we show that convolution neural networks, like residual networks, can be used to train blur detectors from scratch. We thoroughly evaluate the accuracy of feature based and deep learning based approaches for sharpness classification (99.74% accuracy) and regression (MSE 0.004) and additionally compare them to domain experts in a comprehensive human perception study. Our pipeline outputs spacial heatmaps enabling to quantify and localize blurred areas on a slide. Finally, we tested the proposed framework in the clinical setting and demonstrate superior performance over the state-of-the-art QC pipeline comprising commercial software and human expert inspection by reducing the error rate from 17% to 4.7%.