Article Dans Une Revue Medical Image Analysis Année : 2017

Gland segmentation in colon histology images: The glas challenge contest

Korsuk Sirinukunwattana
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Josien P W Pluim
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Hao Chen
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Xiaojuan Qi
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Pheng-Ann Heng
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Yun Bo Guo
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Li Yang Wang
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Bogdan J Matuszewski
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Elia Bruni
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Urko Sanchez
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Anton Böhm
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Olaf Ronneberger
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Philipp Kainz
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Michael Pfeiffer
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Martin Urschler
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David R J Snead
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Nasir M Rajpoot
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Résumé

Colorectal adenocarcinoma originating in intestinal glandular structures is the most common form of colon cancer. In clinical practice, the morphology of intestinal glands, including architectural appearance and glandular formation, is used by pathologists to inform prognosis and plan the treatment of individual patients. However, achieving good inter-observer as well as intra-observer reproducibility of cancer grading is still a major challenge in modern pathology. An automated approach which quantifies the morphology of glands is a solution to the problem. This paper provides an overview to the Gland Segmentation in Colon Histology Images Challenge Contest (GlaS) held at MICCAI'2015. Details of the challenge, including organization, dataset and evaluation criteria, are presented, along with the method descriptions and evaluation results from the top performing methods. Copyright © 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.

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Citer

Korsuk Sirinukunwattana, Josien P W Pluim, Hao Chen, Xiaojuan Qi, Pheng-Ann Heng, et al.. Gland segmentation in colon histology images: The glas challenge contest. Medical Image Analysis, 2017, 35, ⟨10.1016/j.media.2016.08.008⟩. ⟨hal-04868255⟩
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