Evaluation of sparsity metrics and evolutionary algorithms applied for normalization of H&E histological images

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Autor(es): dc.contributorUniversidade de São Paulo (USP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de Uberlândia (UFU)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorFederal Institute of Triângulo Mineiro-
Autor(es): dc.contributorChitkara University-
Autor(es): dc.creatorTosta, Thaína A. Azevedo-
Autor(es): dc.creatorde Faria, Paulo Rogério-
Autor(es): dc.creatorNeves, Leandro Alves-
Autor(es): dc.creatorMartins, Alessandro Santana-
Autor(es): dc.creatorKaushal, Chetna-
Autor(es): dc.creatordo Nascimento, Marcelo Zanchetta-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T22:07:49Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T22:07:49Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2024-03-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1007/s10044-024-01218-7-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/299740-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/299740-
Descrição: dc.descriptionColor variations in H&E histological images can impact the segmentation and classification stages of computational systems used for cancer diagnosis. To address these variations, normalization techniques can be applied to adjust the colors of histological images. Estimates of stain color appearance matrices and stain density maps can be employed to carry out these color adjustments. This study explores these estimates by leveraging a significant biological characteristic of stain mixtures, which is represented by a sparsity parameter. Computationally estimating this parameter can be accomplished through various sparsity measures and evolutionary algorithms. Therefore, this study aimed to evaluate the effectiveness of different sparsity measures and algorithms for color normalization of H&E-stained histological images. The results obtained demonstrated that the choice of different sparsity measures significantly impacts the outcomes of normalization. The sparsity metric lϵ0 proved to be the most suitable for it. Conversely, the evolutionary algorithms showed little variations in the conducted quantitative analyses. Regarding the selection of the best evolutionary algorithm, the results indicated that particle swarm optimization with a population size of 250 individuals is the most appropriate choice.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)-
Descrição: dc.descriptionInstitute of Science and Technology Federal University of São Paulo, Av. Cesare Mansueto Giulio Lattes, 1201, São José dos Campos-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Histology and Morphology Institute of Biomedical Science Federal University of Uberlândia, Av. Amazonas, S/N, Minas Gerais-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computer Science and Statistics São Paulo State University, R. Cristóvão Colombo, 2265, São José do Rio Preto-
Descrição: dc.descriptionFederal Institute of Triângulo Mineiro, R. Belarmino Vilela Junqueira S/N, Minas Gerais-
Descrição: dc.descriptionChitkara University Institute of Engineering and Technology Chitkara University, Punjab-
Descrição: dc.descriptionFaculty of Computer Science Federal University of Uberlândia, Av. João Naves de Ávila, 2121, Minas Gerais-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computer Science and Statistics São Paulo State University, R. Cristóvão Colombo, 2265, São José do Rio Preto-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 1575210-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2022/03020-1-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 311404/2021-9-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 313643/2021-0-
Descrição: dc.descriptionFAPEMIG: APQ-00578-18-
Descrição: dc.descriptionFAPEMIG: APQ-01129-21-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationPattern Analysis and Applications-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectEvolutionary algorithms-
Palavras-chave: dc.subjectH&E color normalization-
Palavras-chave: dc.subjectHistopathology image analysis-
Palavras-chave: dc.subjectSparse nonnegative matrix factorization-
Palavras-chave: dc.subjectSparsity estimation-
Título: dc.titleEvaluation of sparsity metrics and evolutionary algorithms applied for normalization of H&E histological images-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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