Patent ES-2837460-T3 (ES)
Title: Procedimiento y sistema para el análisis automático de una imagen de una muestra biológica
Inventor: KLAUSCHEN FREDERICK
IPC: G06V10/50
Filed: 2012-09-14
Granted: 2021-06-30
Abstract: Procedimiento de análisis automático de una imagen (1,11,12,13) de una muestra biológica con respecto a una relevancia patológica, en el que a) las características locales de la imagen (1,11,12,13) se agregan a una característica global de la imagen (1,11,12,13) utilizando una bolsa de enfoque de palabra visual, b) el paso a) se repite al menos dos veces utilizando diferentes procedimientos, lo que da como resultado al menos dos conjuntos de datos de características de bolsa de palabras, c) cómputo de al menos dos medidas de similitud usando las características de la bolsa de palabras obtenidas de un conjunto de datos de imágenes de entrenamiento y una característica de la bolsa de palabras de la imagen (1,11,12,13), el conjunto de datos de entrenamiento de imágenes que comprende un conjunto de palabras visuales, los parámetros del clasificador, incluidos los pesos del kernel y las características de la bolsa de palabras de las imágenes de entrenamiento, el cómputo de la al menos dos medidas de similitud en base a uno de los siguientes kernels: - Kernel exponencial generalizado **(Ver fórmula)** - Kernel gaussiano **(Ver fórmula)** - Kernel Chi2 **(Ver fórmula)** - Kernel polinomial **(Ver fórmula)** d) el cómputo de al menos dos medidas de similitud está sujeto a un cómputo adaptativo de los parámetros de normalización de kernel y/o los parámetros de ancho de kernel, e) para cada imagen (1,11,12,13) se computa al menos una puntuación en función de los parámetros del clasificador y los pesos de kernel, en el que este cómputo se realiza en dos pasos: - al principio computando una puntuación dimensional para cada dimensión de cada una de las características de la bolsa de palabras para la subimagen (11, 12,13) mediante el uso de expansiones de Taylor de primer orden de una función de predicción de máquina de vectores de soporte alrededor de un punto x0 que es una raíz de la función de predicción f(x0)=0: **(Ver fórmula)** con rd,m (x) como la puntuación de relevancia para la dimensión d de la característica de bolsa de palabras m y entrada x, que aquí para simplificar la notación es una concatenación de todas las características de la bolsa de palabras en lugar de una subimagen (11,12,13), - en un segundo paso explotando la aditividad en la bolsa de la fórmula de mapeo de palabras **(Ver fórmula)** y suponiendo que la característica local t pertenece a la característica de la bolsa de palabras x, parte M(t) con **(Ver fórmula)** definir la relevancia para una característica local, siendo la puntuación de relevancia de una dimensión de bolsa de palabras ponderada con la contribución de la bolsa de palabras de la característica local a la dimensión, entonces la relevancia de un píxel es el promedio de la relevancia de todas las características locales que contienen el píxel en su soporte, el soporte de una característica local es el conjunto de píxeles a partir del cual se computa esa característica local **(Ver fórmula)** y las al menos dos medidas de similitud, siendo la al menos una puntuación una medida de la certeza de una categoría patológica en comparación con el conjunto de datos de entrenamiento de imágenes, para cada píxel de la imagen (1,11,12,13) la puntuación por píxeles (rel(p)) se computa utilizando los parámetros del clasificador (α), los pesos de kernel (β), las al menos dos medidas de similitud (km), las características de la bolsa de palabras (md) de la imagen (1,11,12, 13), todas las características locales utilizadas en el cómputo de las características de la bolsa de palabras de la imagen (1, 11, 12, 13) y los píxeles utilizados en los cómputos de las características locales, f) la puntuación por píxeles se almacena como un conjunto de datos de mapa de calor que vincula los píxeles de la imagen (1,11,12,13) a las puntuaciones por píxeles.