Resumen

MORENO, J; CAICEDO, J  y  GONZALEZ, F. A KERNEL-BASED MULTI-FEATURE IMAGE REPRESENTATION FOR HISTOPATHOLOGY IMAGE CLASSIFICATION. Acta biol.Colomb. [online]. 2010, vol.15, n.3, pp.251-260. ISSN 0120-548X.

Este trabajo presenta una estrategia nueva para la construcción de un espacio de características de gran dimensionalidad para la representación del contenido de imágenes de histopatología. Histogramas de características, relacionados con colores, texturas y bordes, son combinados para obtener una única representación de la imagen utilizando funciones de kernels. Este espacio de características es mejorado mediante la aplicación de Análisis de Semántica Latente, para modelar relaciones ocultas entre los patrones visuales. Esta información es incluida en la representación de la imagen en el nuevo espacio. Luego, un clasificador de Máquinas de Vectores de Soporte es utilizado para asignar etiquetas semánticas a las imágenes. Algoritmos de procesamiento y de clasificación son utilizados en las funciones del kernel, por lo que la estructura del espacio de características es completamente controlada mediante medidas de similitud y la representación dual. El enfoque propuesto mostró un desempeño exitoso en la tarea de clasificación con un conjunto de datos de 1.502 imágenes reales de histopatología en 18 clases diferentes. Los resultados muestran que nuestro enfoque para la clasificación de imágenes histológicas obtiene una mejora promedio en el rendimiento del 20,6% en comparación con un método de clasificación convencional, basado en la aplicación de una Máquina de Vectores de Soporte sobre la función de kernel original.

Palabras clave : machine learning; anotación automática de imágenes; aprendizaje máquina.

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