Pattern Recognition in Histo-Pathology: Basic Considerations

K. Kayser; W. Schlegel

doi:10.1055/s-0038-1635387

Methods of Information in Medicine, Table of Contents

Methods Inf Med 1982; 21(01): 15-22
DOI: 10.1055/s-0038-1635387

Original Article

Schattauer GmbH

Pattern Recognition in Histo-Pathology: Basic Considerations

Strukturerkennung In Der Histo-Pathologie: Grundsätzliche Erwägungen

K. Kayser

¹From the Institute of Pathology (Director: Prof. Dr. Drs. h. c. W. Doerr), University of Heidelberg, and the Institute of Nuclear Medicine (Director: Prof. Dr. K. E. Scbeer) German Cancer Research Center, Heidelberg

,

W. Schlegel

¹From the Institute of Pathology (Director: Prof. Dr. Drs. h. c. W. Doerr), University of Heidelberg, and the Institute of Nuclear Medicine (Director: Prof. Dr. K. E. Scbeer) German Cancer Research Center, Heidelberg

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Abstract

A basic concept for the automatic diagnosis of histo-pathological specimen is presented. The algorithm is based on tissue structures of the original organ. Low power magnification was used to inspect the specimens. The form of the given tissue structures, e. g. diameter, distance, shape factor and number of neighbours, is measured. Graph theory is applied by using the center of structures as vertices and the shortest connection of neighbours as edges. The algorithm leads to two independent sets of parameters which can be used for diagnostic procedures. First results with colon tissue show significant differences between normal tissue, benign and malignant growth. Polyps form glands that are twice as wide as normal and carcinomatous tissue. Carcinomas can be separated by the minimal distance of the glands formed. First results of pattern recognition using graph theory are discussed.

Es wird ein grundlegendes Konzept für eine automatische Diagnostik für histo-pathologische Präparate aufgezeigt. Entsprechend dem normalen Vorgehen eines Pathologen basiert der Algorithmus auf den Ge-websstrukturen des zugrundeliegenden Organs. Dabei wird eine geringe Vergrößerung der histologischen Bilder benutzt. An quantitativen Parametern wird die Form der ursprünglichen Strukturen ausgemessen, z.B. minimaler Durchmesser, geringster Abstand, Formfaktor, Anzahl benachbarter Strukturen der Organstrukturen. Durch Zuordnung des Zentrums der Gewebsstrukturen als Ecke und der kürzesten Verbindung als Verbindungslinie kann auch die Graphentheorie zur Diagnosefindung verwendet werden. Dieser Algorithmus führt zu zwei voneinander unabhängigen Gruppen von Parametern, die für die Diagnosefindung benutzt werden können. Erste Ergebnisse an Kolonschleimhaut zeigen signifikante Unterschiede zwischen normalem Gewebe, gutartigen und bösartigen Tumoren. Polypen wachsen in doppelt so großen Drüsenformationen wie das gesunde und das karzinomatös entartete Gewebe. Karzinome können durch den geringsten Abstand der Drüsenformationen separiert werden. Erste Ergebnisse der Strukturen, die mit Hilfe der Graphentheorie gewonnen wurden, werden diskutiert.

Key-Words

Histo-Pathology - Pattern Recognition - Graph Theory

Schlüssel-Wörter

Histo-Pathologie - Strukturerkennung - Graphentheorie

Full Text

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