Independent subspace analysis (ISA) is used to learn (42) filter kernels for CLE images in brain tumor classification. Convolution (46) and stacking are used for unsupervised learning (44, 48) with ISA to derive the filter kernels. A classifier is trained (56) to classify CLE brain images based on features extracted using the filter kernels. The resulting filter kernels and trained classifier are used (60, 64) to assist in diagnosis of occurrence of brain tumors during or as part of neurosurgical resection. The classification may assist a physician in detecting whether CLE examined brain tissue is healthy or not and/or a type of tumor.Linvention concerne lutilisation dune analyse despace secondaire indépendante (ISA) pour lapprentissage (42) de noyaux de filtre pour des images CLE dans la classification de tumeur cérébrale. La convolution (46) et lempilage sont utilisés pour lapprentissage sans surveillance (44, 48) avec lISA afin de dériver les noyaux de filtre. Un classificateur est entraîné (56) pour classifier les images de cerveau CLE sur la base de caractéristiques extraites à laide des noyaux de filtre. Les noyaux de filtre résultants et le classificateur entraîné sont utilisés (60, 64) pour aider au diagnostic de lapparition de tumeurs cérébrales pendant ou dans le cadre dune résection neuro-chirurgicale. La classification peut aider un médecin à détecter si le tissu cérébral examiné CLE est sain ou non et/ou un type de tumeur.
