Skip to main content

Färbevarianzen und ihr Einfluß auf Texturmerkmale in der biomedizinischen Mikroskopbildanalyse

  • Conference paper
Mustererkennung 1991

Part of the book series: Informatik-Fachberichte ((INFORMATIK,volume 290))

  • 158 Accesses

Zusammenfassung

Texturmerkmale spielen in der biomedizinischen Mikroskopbildverarbeitung eine wichtige Rolle. Die Abhängigkeit verschiedener Texturmerkmale an Zellkernen in zytologischen Päparaten vom jeweiligen Grad der Färbung wird an einigen Beispielen gezeigt. Für verschiedene Texturmerkmale werden Parameter in den merkmalsdefinierenden Algorithmen variiert um passende zu empfehlen. Optimalitätskriterien können nicht angewendet werden, da diese von der jeweiligen medizinischen Fragestellung abhängen.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 44.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 59.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. H. Christen, M. Oberholzer, M. Buser, R. Loetscher, R. Gschwind, F. Roesel, R. Ettlin, A. Feess, P. Dalquen. Digital image analysis in cytological diagnosis: a morphometric analysis on pleural mesotheliomas. Anal. Cell. Path. 105–122, 1989.

    Google Scholar 

  2. M.M. Galloway. Texture Analysis Using Gray Level Run Lengths. Comp. Graph. And Image Proc. 4: 172–179, 1975.

    Article  Google Scholar 

  3. R.M. Haralick, K. Shanmugdu, J. Dinstein. Textural Features For Image Classification, IFFF Trans. Syst., Man. And Cyber, 6: 610–622, 1973.

    Article  Google Scholar 

  4. K.D. Kunze, G. Haroske, V. Dimmer, W. Meyer, F. Theissig. Grading and prognosis of invasive ductal mammary carcinoma by nuclear image analysis in tissue sections. Path. Res. Pract. 689–693, 1989.

    Google Scholar 

  5. W.K. Pratt. Digital Image Processing. Wiley, New York, 1978.

    Google Scholar 

  6. K. Rodenacker, P. Bischoff. Quantification of tissue sections: Graph theory and topology as modelling tools. PRL 275–284, 1990.

    Google Scholar 

  7. K. Rodenacker, P. Gais, U. Jutting. Segmentation and measurement of the texture in digitized images. Stereol Iugosl, Ljubljana 165–174, 1981.

    Google Scholar 

  8. Y. Tanaka. SPIDER User’s Manual. Joint System Develeopment Corp., Tokyo, 1983.

    Google Scholar 

  9. K. Voss. Theoretische Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung, Berlin, 1988.

    Google Scholar 

  10. I.T. Young, P.W. Verbeek, B.H. Mayall. Charcterization of chromatin distribution in cell nuclei. Cytometry, 467–474, 1986.

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 1991 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

About this paper

Cite this paper

Rodenacker, K., Aubele, M., Jütting, U., Gais, P., Burger, G. (1991). Färbevarianzen und ihr Einfluß auf Texturmerkmale in der biomedizinischen Mikroskopbildanalyse. In: Radig, B. (eds) Mustererkennung 1991. Informatik-Fachberichte, vol 290. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-08896-8_53

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-08896-8_53

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-540-54597-2

  • Online ISBN: 978-3-662-08896-8

  • eBook Packages: Springer Book Archive

Publish with us

Policies and ethics