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1. (WO2015113895) ADAPTIVE CLASSIFICATION FOR WHOLE SLIDE TISSUE SEGMENTATION
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.: WO/2015/113895 International Application No.: PCT/EP2015/051302
Publication Date: 06.08.2015 International Filing Date: 23.01.2015
IPC:
G06K 9/00 (2006.01) ,G06K 9/46 (2006.01) ,G06K 9/62 (2006.01) ,G06K 9/66 (2006.01)
Applicants: VENTANA MEDICAL SYSTEMS, INC.[US/US]; 1910 Innovation Park Drive Tucson, Arizona 85755, US
F. HOFFMANN-LA ROCHE AG[CH/CH]; Grenzacherstrasse 124 CH-4070 Basel, CH (CL)
Inventors: BREDNO, Joerg; US
CHUKKA, Srinivas; US
CHEN, Ting; US
CHEFD'HOTEL, Christophe; US
NGUYEN, Kien; US
Agent: RICHARDT PATENTANWÄLTE PARTG MBB; Wilhelmstraße 7 65185 Wiesbaden, DE
Priority Data:
61/932,67128.01.2014US
62/033,26105.08.2014US
Title (EN) ADAPTIVE CLASSIFICATION FOR WHOLE SLIDE TISSUE SEGMENTATION
(FR) CLASSIFICATION ADAPTATIVE POUR LA SEGMENTATION DE TISSUS DANS L'ENSEMBLE D'UNE LAME
Abstract: front page image
(EN) A method of segmenting images of biological specimens using adaptive classification to segment a biological specimen into different types of tissue regions. The segmentation is performed by, first, extracting features from the neighborhood of a grid of points (GPs) sampled on the WS image and classifying them into different tissue types. Secondly, an adaptive classification procedure is performed where some or all of the GPs in a WS image are classified using a pre-built training database, and classification confidence scores for the GPs are generated. The classified GPs with high confidence scores are utilized to generate an adaptive training database, which is then used to re-classify the low confidence GPs. The motivation of the method is that the strong variation of tissue appearance makes the classification problem more challenging, while good classification results are obtained when the training and test data origin from the same slide.
(FR) L'invention se rapporte à un procédé de segmentation d'images d'échantillons biologiques à l'aide d'une classification adaptative qui segmente un échantillon biologique en différents types de régions de tissus. La segmentation est effectuée d'abord par extraction de caractéristiques dans le voisinage d'une grille de points (GP) prélevée sur une image WS, et leur classification en différents types de tissus. Ensuite, une procédure de classification adaptative est exécutée, et, selon cette classification, l'intégralité ou une partie des GP dans une image WS sont classifiées au moyen d'une base de données d'apprentissage constituée au préalable, et des scores de confiance de la classification des GP sont générés. Les GP classifiés ayant des scores de confiance élevés servent à générer une base de données d'apprentissage adaptative, qui est utilisée ensuite pour classifier à nouveau les GP à confiance faible. La grande variation de l'apparence des tissus rend le problème de la classification plus difficile à résoudre, mais de bons résultats de classification sont obtenus lorsque les données d'apprentissage et d'essai proviennent de la même lame.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Office (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)