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How big is big enough?
a large-scale histological dataset of mitotic figures (2020)

Art

Poster

Autoren

Bertram, Christof A. (WE 12)

Aubreville, Marc

Marzahl, Christian

Maier, Andreas

Klopfleisch, Robert (WE 12)

Kongress

BVM Workshop

Berlin, 15. – 17.03.2020

Quelle

Bildverarbeitung für die Medizin 2020 : Algorithmen – Systeme – Anwendungen. Proceedings des Workshops vom 15. bis 17. März 2020 in Berlin — Tolxdorff, Thomas, Deserno, Thomas M., Handels, Heinz, Maier, Andreas, Maier-Hein, Klaus H., Palm, Christoph (Hrsg.)

1. Auflage

Wiesbaden: Springer Vieweg, 2020. Informatik aktuell — S. 293

ISBN: 978-3-658-29266-9

Sprache

Englisch

Verweise

URL (Volltext): http://d-nb.info/1202943209

DOI: 10.1007/978-3-658-29267-6

Kontakt

Institut für Tierpathologie

Robert-von-Ostertag-Str. 15
14163 Berlin
+49 30 838 62450
pathologie@vetmed.fu-berlin.de

Abstract / Zusammenfassung

Quantification of mitotic figures (MF) within the tumor areas of highest mitotic density is the most important prognostic parameter for outcome assessment of many tumor types. However, high intra- and inter-rater variability results from diffculties in individual MF identification and region of interest (ROI) selection due to uneven MF distribution. Deep learning-based algorithms for MF detection and ROI selection are very promising methods to overcome these limitations.