SICAPv1 base De datos

DESCRIPcion

SICAPv1 es una base de datos pública compuesta por 78 imágenes
histológicas (WSI) de próstata. estas imágenes fueron tomadas
por especialista del Hospital Clínico Universitario de Valencia.

SICAPv1 está compuesto por 78 WSI: 18 corresponden a tejido de biopsias benigno (clase negativa) y 60 de tejido de biopsias patológico (clase positiva). Esta base de datos fue dividida en dos subconjuntos, 60 WSI (17 benignas y 43 patológicas) usado para entrenar el modelo y el restante para testearlo. Las 43 WSI patológicas están distribuidas de la siguiente forma: 18 WSI diagnosticados como grado 3, 15 WSI diagnosticados como grado 4 y las restantes 10 imágenes fueron etiquetadas como grado 5 por los patólogos.

Con el fin de analizar de forma automática estas imágenes de giga píxel, se muestrea la imagen de 40x a 10x y se dividió en parches con una superposición del 50 %. Para comprobar la influencia del tamaño del patch, diferentes tamaños fueron seleccionados: 512^2 and 1024^2,
dando lugar a dos diferentes subconjuntos detallados en la siguiente tabla:

 BenignoGrado 3Grado 4Grado 5Maligno
WSIS1718151043
512 patch67253805891731142
1024 patch190911318150344

CITanos

@article{Esteban2019,
title = {A new optical density granulometry-based descriptor for the classification of prostate histological images using shallow and deep Gaussian processes},
author = {Ángel E. Esteban, Miguel López-Pérez , Adrián Colomer, María A. Sales, Rafael Molina, Valery Naranjo.},
url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169260719303906?via%3Dihub},
issn = {0169-2607},
year = {2019},
date = {2019-09-01},
journal = {Computer Methods and Programs in Biomedicine},
volume = {178},
pages = {303-317},
keywords = {SICAP},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
Ángel E. Esteban, Miguel López-Pérez , Adrián Colomer, María A. Sales, Rafael Molina, Valery Naranjo.: A new optical density granulometry-based descriptor for the classification of prostate histological images using shallow and deep Gaussian processes. In: Computer Methods and Programs in Biomedicine, 178 , pp. 303-317, 2019, ISSN: 0169-2607.

Descarga

DB_SICAPv1
Size: 15GB
Version: 1.0

Entidad Financiadora

Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (DPI2016-77869-C2-1-R)   

Años

2017 to 2020

Socios

 

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