Assinaturas de entropia amostral para classificação de imagens H&E de linfomas não-Hodgkin: uma análise envolvendo técnicas de segmentação e normalização de cores - Rozendo, Guilherme Botazzo (2020)
Neste trabalho é apresentado um método baseado em assinaturas de texturas da entropia amostral para quantificar e classificar os grupos linfoide crônica, linfoma folicular e linfoma de células do manto do câncer linfoma não-Hodgkin. O poder discriminativo das assinaturas de entropia amostral foi testado via coloração com hematoxilina e eosina, e diferentes técnicas de segmentação e normalização de cores. As assinaturas de textura foram definidas como curvas de características obtidas a partir de múltiplas observações, combinando os parâmetros m e r da entropia amostral. O comportamento de cada assinatura foi determinado a partir das métricas área sob a curva, obliquidade, ponto máximo de entropia e razão de área. Os resultados foram características fornecidas para classificadores baseados em função, lazy learning, árvores, evolução genética, enxame de partículas e comportamento animal. A melhor combinação de características e classificador foi testada com a adição de diferentes níveis de ruído. Os desempenhos conquistados com a proposta foram taxas de acurácia entre 98,72% e 99,60% com apenas 10 atributos, o que superou os resultados fornecidos por importantes técnicas disponíveis na literatura, mostrando que a abordagem é promissora e pode ser útil para o estudo e reconhecimento de padrões do câncer linfomas não-Hodgkin.