論文の概要: Semantic Segmentation of Histopathological Slides for the Classification
of Cutaneous Lymphoma and Eczema
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05403v1
- Date: Thu, 10 Sep 2020 13:49:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-20 04:11:18.887098
- Title: Semantic Segmentation of Histopathological Slides for the Classification
of Cutaneous Lymphoma and Eczema
- Title（参考訳）: 皮膚リンパ腫と食道腫の分類における病理組織学的所見のセマンティックセグメンテーション
- Authors: J\'er\'emy Scheurer, Claudio Ferrari, Luis Berenguer Todo Bom,
Michaela Beer, Werner Kempf, Luis Haug
- Abstract要約: 真菌症(Mycosis fungoides, MF)は、皮膚疾患を発症する稀な疾患である。
病理医の意思決定プロセスに2倍の価値をもたらす深層学習支援診断ツールを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4154284772781525
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mycosis fungoides (MF) is a rare, potentially life threatening skin disease,
which in early stages clinically and histologically strongly resembles Eczema,
a very common and benign skin condition. In order to increase the survival
rate, one needs to provide the appropriate treatment early on. To this end, one
crucial step for specialists is the evaluation of histopathological slides
(glass slides), or Whole Slide Images (WSI), of the patients' skin tissue. We
introduce a deep learning aided diagnostics tool that brings a two-fold value
to the decision process of pathologists. First, our algorithm accurately
segments WSI into regions that are relevant for an accurate diagnosis,
achieving a Mean-IoU of 69% and a Matthews Correlation score of 83% on a novel
dataset. Additionally, we also show that our model is competitive with the
state of the art on a reference dataset. Second, using the segmentation map and
the original image, we are able to predict if a patient has MF or Eczema. We
created two models that can be applied in different stages of the diagnostic
pipeline, potentially eliminating life-threatening mistakes. The classification
outcome is considerably more interpretable than using only the WSI as the
input, since it is also based on the segmentation map. Our segmentation model,
which we call EU-Net, extends a classical U-Net with an EfficientNet-B7 encoder
which was pre-trained on the Imagenet dataset.
- Abstract（参考訳）: 真菌症性真菌症(mycosis fungoides, mf)は稀に生命を脅かす恐れのある皮膚疾患であり、初期および組織学的には非常に一般的な皮膚疾患であるeczemaによく似ている。
生存率を高めるためには、早期に適切な治療を行う必要がある。
この目的のために、専門家にとって重要なステップは、患者の皮膚組織の病理組織スライド(ガラススライド)または全スライド画像(wsi)の評価である。
我々は,病理医の意思決定プロセスに2倍の価値をもたらす深層学習支援診断ツールを提案する。
まず,本アルゴリズムは,WSIを正確な診断に関連のある領域に正確に分割し,平均IoUが69%,マシューズ相関スコアが83%となる。
さらに、我々のモデルは参照データセット上の最先端技術と競合していることも示しています。
第2に、セグメンテーションマップと原画像を用いて、患者がMFまたはEczemaを持っているかどうかを予測することができる。
診断パイプラインのさまざまな段階に適用可能な2つのモデルを作成しました。
分類の結果は、セグメンテーションマップにも基づいているため、入力としてwsiのみを使用するよりもかなり解釈可能である。
我々のセグメンテーションモデルはEU-Netと呼ばれ、Imagenetデータセットで事前トレーニングされたEfficientNet-B7エンコーダで古典的なU-Netを拡張しています。
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