論文の概要: PanNuke Dataset Extension, Insights and Baselines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10778v7
• Date: Wed, 22 Apr 2020 08:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 09:44:28.706889
• Title: PanNuke Dataset Extension, Insights and Baselines
• Title（参考訳）: PanNukeデータセット拡張、インサイト、ベースライン
• Authors: Jevgenij Gamper, Navid Alemi Koohbanani, Ksenija Benes, Simon Graham, Mostafa Jahanifar, Syed Ali Khurram, Ayesha Azam, Katherine Hewitt, Nasir Rajpoot
• Abstract要約: PanNukeデータセットは、20万個の核からなり、臨床的に重要な5つのクラスに分類される。 PanNukeは19種類の組織から構成されており、半自動で注釈付けされ、臨床病理医によって品質が制御されている。 提案したデータセットに適用した場合のセグメンテーションモデルと分類モデルの性能について検討し,PanNukeでトレーニングしたモデルの全スライディング画像への適用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.955012705377076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emerging area of computational pathology (CPath) is ripe ground for the application of deep learning (DL) methods to healthcare due to the sheer volume of raw pixel data in whole-slide images (WSIs) of cancerous tissue slides. However, it is imperative for the DL algorithms relying on nuclei-level details to be able to cope with data from `the clinical wild', which tends to be quite challenging. We study, and extend recently released PanNuke dataset consisting of ~200,000 nuclei categorized into 5 clinically important classes for the challenging tasks of segmenting and classifying nuclei in WSIs. Previous pan-cancer datasets consisted of only up to 9 different tissues and up to 21,000 unlabeled nuclei and just over 24,000 labeled nuclei with segmentation masks. PanNuke consists of 19 different tissue types that have been semi-automatically annotated and quality controlled by clinical pathologists, leading to a dataset with statistics similar to the clinical wild and with minimal selection bias. We study the performance of segmentation and classification models when applied to the proposed dataset and demonstrate the application of models trained on PanNuke to whole-slide images. We provide comprehensive statistics about the dataset and outline recommendations and research directions to address the limitations of existing DL tools when applied to real-world CPath applications.
• Abstract（参考訳）: cpath(computational pathology, 計算病理学)の新たな分野は、がん組織スライドの全スライディング画像(wsis)における生のピクセルデータの量が多いことによる、深層学習(dl)法を医療に適用するための成熟した基盤である。 しかし、核レベルの詳細に依存したDLアルゴリズムが「臨床野」のデータに対処できることは必須であり、非常に難しい傾向にある。 我々は,最近リリースされたpannukeデータセットを,臨床上重要な5つのクラスに分類し,wsisの核の分割と分類の課題を解決した。 以前のパン・カンサー・データセットは、9つの異なる組織と21,000個の未ラベル核と24,000個以上のラベル付き核から構成されていた。 pannukeは19の異なる組織タイプで構成されており、半自動的な注釈と臨床病理学者によって品質管理されている。 提案するデータセットに適用した場合のセグメンテーションと分類モデルの性能について検討し,pannukeでトレーニングしたモデルの全体スライド画像への適用を示す。 実際のCPathアプリケーションに適用した場合、既存のDLツールの限界に対処するため、データセットに関する包括的な統計情報を提供し、推奨事項と研究の方向性を概説する。

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