Automated selection of image regions

G - Physics – 06 – T

Patent

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Details

G06T 7/00 (2006.01)

Patent

CA 2622141

A method for automated selection of image regions (~tiles~) in an overall image includes computing a gray-level co-occurrence matrix and entropy of a green plane of the overall image, applying morphological closing to the matrix and thresholding the matrix and entropy image to provide binary masks. The matrix and entropy masks are combined with a vignette mask, the combination indicating areas of acceptable tissue from which tiles are selected randomly. For cancer grading; image data is transformed to Hue, Saturation and Value; for steroid/protein expression analysis it is transformed to cyan and a Sobel of cyan is computed. A feature measure is computed for each tile based on colour and texture, and is carried out randomly but influenced by feature measure. Finally, from the further selection, tiles are chosen which combine high feature measure with low overlap.

L'invention porte sur un procédé de sélection automatique de régions d'images (tesselles) à l'intérieur d'une image totale consistant: à calculer une matrice de cooccurrence de niveau gris et de l'entropie d'un plan vert de la totalité de l'image; à appliquer une fermeture morphologique à la matrice; à seuiller la matrice et l'image d'entropie; à créer des masques binaires. La matrice et les images d'entropie sont combinés à un masque de vignette, la combinaison indiquant les zones de tissus acceptables dont on a sélectionné aléatoirement les tesselles. Pour la gradation du cancer, les données d'image sont exprimées en tonalité, saturation et valeur. Pour l'analyse de l'expression des stéroïdes/protéines, les données d'image sont exprimées en cyan, et on calcule un Sobel du cyan. Une mesure de caractéristique est calculée pour chacune des tesselles en se basant sur la couleur et la texture et elle est reportée aléatoirement mais influencée par la mesure des caractéristiques. Finalement, suite à une nouvelle sélection, on choisit des tesselles combinant une forte mesure des caractéristiques et un faible recouvrement.

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