【論文】【Python】前立腺病理画像のGrade分類ｰ1ｰ
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3017375/
アブストラクト
前立腺癌は前立腺外線に発生する．Gleasonスコアは前立腺癌の予後の重要な因子であり治療にも非常に重要である．
しかしGleasonスコアの人による判断は施設によって異なりまたエラーが起こりやすい．よってテクスチャー分類による自動Gleason分類を行うことがこの研究の目的でありる結果としてはGleason Grade 3と4の分類に効果的であった．方法としてはそれぞれのピクセルのtextonを抽出してRandomForestsを利用してクラスタリングを行い，空間ピラミッド一致カーネル＋SVMを利用して分類を行っている．
前立腺癌のグレード分類は多く試されているようであるが，全体のテクスチャを利用するだけ，構造的な特徴を利用するだけ，cross-validationに利用するサンプルが少ない，Gleasonの厳密な分類ではなくLow-gradeかHigh-Gradeかを判断させるだけ，といった制約があるとこの論文では紹介されている．
試行
Texture ClassificationではRoot Filter Setに含まれるMaximum Response 8 Filter Bank(MR-8,徐々に回転させたFilter-Bank＋Gaussian,LOG)を利用し，そのフィルタを画像に通した場合のMaximum Responseをプロットしている．今回Wikipediaの前立腺癌Gleason Grade 3の画像をこのフィルタに通してみた．
Gaussian
Laplacian Of Gaussian
