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Kouki Tsuji (Kyushu Institute of Technology) Huimin Lu (Kyushu Institute of Technology) Joo Kooi Tan (Kyushu Institute of Technology) Hyoungseop Kim (Kyushu Institute of Technology) Kazue Yoneda (University of Occupational and Environmental Health) Fumihiro Tanaka (University of Occupational and Environmental Health)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2017
발행연도
2017.10
수록면
1,449 - 1,454 (6page)

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Circulating tumor cells (CTCs) is a useful biomarker for cancer metastasis. The blood from a cancer patient is analyzed by a fluorescence microscope. Each case takes a large number of images, which usually have a lot of cell regions. Thus, analyzing the images is hard work for pathologists, and misdiagnosis may happen. In this paper, we develop an automatic CTCs identification method for fluorescence microscopy images. The proposed method consists of three steps. First, we extract cell regions in images using filtering methods. Second, we compute features of each CTC candidate regions. Finally, we identify the CTCs using AdaBoost algorithm. And we analyze the features to know which ones are effective for characterizing CTCs and normal cells. We apply the proposed method to 5040 microscopy images, and evaluate the effectiveness of our method by using leave-one-out cross validation. We achieve a true positive rate of 97.30 [%] and a false positive rate of 12.82 [%].
#Circulating tumor cells #Identification of CTCs #Computer aided diagnosis #Feature analysis #AdaBoost

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODS
3. EXPERIMENTAL RESULTS
4. DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-001428044