Fugu-MT 論文翻訳(概要): Selecting Regions of Interest in Large Multi-Scale Images for Cancer Pathology

論文の概要: Selecting Regions of Interest in Large Multi-Scale Images for Cancer Pathology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01866v1
Date: Fri, 3 Jul 2020 15:27:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-14 05:20:50.882928
Title: Selecting Regions of Interest in Large Multi-Scale Images for Cancer Pathology
Title（参考訳）: 癌病理における大規模マルチスケール画像における関心領域の選択
Authors: Rui Aguiar, Jon Braatz
Abstract要約: 顕微鏡スライドの高解像度スキャンは、がん病理学者が、複数のスケールと解像度でスライド画像内の特徴の測定に基づいて、がんの存在、サブタイプ、および重症度に関する結論に達するのに十分な情報を提供する。肝癌,肝細胞癌 (HCC) と胆管癌 (CC) の2種類の1種を含む肝病理組織スライドにおいて,WSIを段階的に拡大して興味領域(ROI)を検出するための強化学習とビームサーチに基づくアプローチを検討する。これらのROIは病理医に直接提示され、測定と診断を助けるか、または使用される。
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: Recent breakthroughs in object detection and image classification using Convolutional Neural Networks (CNNs) are revolutionizing the state of the art in medical imaging, and microscopy in particular presents abundant opportunities for computer vision algorithms to assist medical professionals in diagnosis of diseases ranging from malaria to cancer. High resolution scans of microscopy slides called Whole Slide Images (WSIs) offer enough information for a cancer pathologist to come to a conclusion regarding cancer presence, subtype, and severity based on measurements of features within the slide image at multiple scales and resolutions. WSIs' extremely high resolutions and feature scales ranging from gross anatomical structures down to cell nuclei preclude the use of standard CNN models for object detection and classification, which have typically been designed for images with dimensions in the hundreds of pixels and with objects on the order of the size of the image itself. We explore parallel approaches based on Reinforcement Learning and Beam Search to learn to progressively zoom into the WSI to detect Regions of Interest (ROIs) in liver pathology slides containing one of two types of liver cancer, namely Hepatocellular Carcinoma (HCC) and Cholangiocarcinoma (CC). These ROIs can then be presented directly to the pathologist to aid in measurement and diagnosis or be used for automated classification of tumor subtype.
Abstract（参考訳）: 最近の畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いた物体検出と画像分類のブレークスルーは、医療画像の最先端に革命をもたらしており、特に顕微鏡は、マラリアからがんに至る疾患の診断において、医療従事者を支援するコンピュータビジョンアルゴリズムの豊富な機会を提供している。 Whole Slide Images(WSIs)と呼ばれる顕微鏡スライドの高解像度スキャンは、がん病理学者が複数のスケールと解像度でスライド画像内の特徴の測定に基づいて、がんの存在、サブタイプ、重症度に関する結論を出すのに十分な情報を提供する。 wsisの超高分解能と特徴尺度は、全体解剖学的構造から細胞核まで幅広いため、オブジェクト検出と分類に標準のcnnモデルを使用することを妨げている。肝癌,肝細胞癌 (HCC) と胆管癌 (CC) の2種類のうちの1つを含む肝病理組織スライドにおいて,WSI を段階的に拡大して興味の領域 (ROI) を検出するための並列アプローチについて検討した。これらのroisは、測定と診断を助けるために病理医に直接提示したり、腫瘍亜型の自動分類に使用できる。

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