Breast Cancer (BC) is the most frequently diagnosed cancer for women. This way, the Brazilian Unified Health System (SUS) focuses on studying the disease and improving all the steps involved in dealing with BC. The presence or absence of the Estrogen Receptor (ER) and the Progesterone Receptor (PR), which define invasive subtypes, is detected through Immunohistochemistry (IHC). One way to assist the manual assessment of pathologists and histopathologists is to develop automatic scoring systems. Fortunately, digital pathology is increasingly achieving higher agreement with the pathologist. Therefore we create an automatic scoring system composed of image preprocessing, feature extracting, and classification achieves a 69% f-score rate.
Diffuse Pulmonary Diseases can affect the lung parenchyma, causing respiratory deficiencies and even cause almost complete loss of function, requiring a more accurate evaluation for a concrete diagnosis. Using computational techniques, the purpose of this work is to use feature descriptors (LBP, CLBP, gray-level histogram and GLCM) for classification of lung patterns, assisting radiologists in the diagnosis of these diseases. Using a patch-based approach, SMOTE resampling and the SVM classifier, accuracy of 87.41% and sensitivity of 88.31% were achieved.Resumo. Doenças Pulmonares Difusas podem afetar o parênquima pulmonar, causando deficiências respiratórias até a quase completa perda de função, sendo necessária uma avaliação mais precisa para um diagnóstico concreto. Utilizando-se de técnicas computacionais, a proposta deste trabalho é utilizar descritores de características (LBP, CLBP, histograma de níveis de cinza e GLCM) para a classificação de padrões pulmonares, auxiliando radiologistas no diagnóstico dessas doenças. Utilizando uma abordagem baseada em blocos, resampling SMOTE e o classificador SVM, uma taxa de acerto de 87,41% e sensibilidade de 88,31% foram alcançadas.
Este artigo descreve um método a ser usado como auxílio para patologistas na detecção/diagnóstico precoce de câncer de mama em imagens imunohistoquímicas. Além disso, esses resultados podem ser utilizados para o prognóstico do tratamento. Foi desenvolvido um método de delimitação de células utilizando técnicas de processamento de imagens que servirá de base para o desenvolvimento futuro de uma técnica de contagem celular. A implementação do método mostrou que a etapa de segmentação/delimitação é eficiente para o andamento do trabalho, não possuindo resultados quantitativos.
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