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23-25 November 2016
CPI, Universidad Politécnica de Valencia
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Contribution Póster

CPI, Universidad Politécnica de Valencia - Hall - Cubo Azul (3ª planta)
IBIO: Imágenes Biomédicas

Modelo logit de regresión nominal para la detección de fibras de reticulina en histopatología

Speakers

  • María Gloria BUENO GARCÍA

Description

J.L. Espinosa-Aranda (1), I. Serrano (1), M.M. Fernández-Carrobles (1), I. Tadeo (2), R. Noguera (2), R. Burgos (2), G. Bueno (1) (1) Grupo VISILAB, Universidad de Castilla-La Mancha, Ciudad Real (2) Departamento de Patología, Facultad de Medicina y Odontología, Universidad de Valencia, Instituto de Investigación Sanitaria, INCLIVA, Valencia RESUMEN Las fibras de reticulina corresponden con una red 3D que se intercalan entre las células. Mediante la técnica de tinción de Gomori se aplica un nitrato de plato sobre la muestra, de esta forma las fibras de reticulina se tiñen de negro. La cuantificación de estas fibras es de interés en la homeostasis y arquitectura del tejido normal. Se propone un método probabilístico para la segmentación automática de las fibras de reticulina basado en logit de regresión nominal aplicado a la densidad óptica de las imágenes histopatológicas. La densidad óptica es calculada iterativamente, lo que permite realzar las fibras de reticulina teñidas. Posteriormente se aplica un modelo logit que calcula la probabilidad que tiene cada píxel de pertenecer o no a la estructura de fibras de reticulina en función de su topología, creando así un mapa de probabilidad para toda la imagen. Finalmente la curva ROC generada por el modelo obtiene un AUC de 0.9563 en la detección de fibras de reticulina.