論文の概要: An Approach for Clustering Subjects According to Similarities in Cell Distributions within Biopsies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00135v2
• Date: Mon, 6 Jul 2020 13:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 06:37:51.800700
• Title: An Approach for Clustering Subjects According to Similarities in Cell Distributions within Biopsies
• Title（参考訳）: 生検における細胞分布の類似性を考慮したクラスタリング
• Authors: Yassine El Ouahidi, Matis Feller, Matthieu Talagas, Bastien Pasdeloup
• Abstract要約: 本研究は, がん患者を対象に, 生検から抽出した特徴に基づいて, 新規かつ解釈可能な方法を提案する。 肺腺癌I期患者のヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染色組織について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a novel and interpretable methodology to cluster subjects suffering from cancer, based on features extracted from their biopsies. Contrary to existing approaches, we propose here to capture complex patterns in the repartitions of their cells using histograms, and compare subjects on the basis of these repartitions. We describe here our complete workflow, including creation of the database, cells segmentation and phenotyping, computation of complex features, choice of a distance function between features, clustering between subjects using that distance, and survival analysis of obtained clusters. We illustrate our approach on a database of hematoxylin and eosin (H&E)-stained tissues of subjects suffering from Stage I lung adenocarcinoma, where our results match existing knowledge in prognosis estimation with high confidence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,その生検から抽出した特徴に基づき,癌患者を集団化するための新しい解釈可能な手法を提案する。 既存のアプローチとは対照的に,我々はヒストグラムを用いて細胞分裂の複雑なパターンを捉え,これらの再分割に基づいて被験者を比較することを提案する。 ここでは、データベースの作成、セルのセグメンテーションと表現型化、複雑な特徴の計算、特徴間の距離関数の選択、その距離を用いた被験者間のクラスタリング、得られたクラスタの生存分析など、完全なワークフローを説明します。 今回我々は,i期肺腺癌患者のヘマトキシリンおよびエオシン(h&e)染色組織について,予後予測の知識と高い信頼度で一致した手法を提案する。

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