論文の概要: Deeply supervised UNet for semantic segmentation to assist
dermatopathological assessment of Basal Cell Carcinoma (BCC)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03759v2
- Date: Mon, 8 Mar 2021 21:56:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-11 00:53:28.237500
- Title: Deeply supervised UNet for semantic segmentation to assist
dermatopathological assessment of Basal Cell Carcinoma (BCC)
- Title(参考訳): 基底細胞癌(BCC)の皮膚病理学的評価を支援するセマンティックセグメンテーションのための深い監視UNet
- Authors: Jean Le'Clerc Arrastia, Nick Heilenk\"otter, Daniel Otero Baguer, Lena
Hauberg-Lotte, Tobias Boskamp, Sonja Hetzer, Nicole Duschner, J\"org
Schaller, and Peter Maa{\ss}
- Abstract要約: unetアーキテクチャに基づく複数のモデルを用いた意味セグメンテーションによる基底細胞癌(bcc)の検出に焦点を当てた。
unetネットワークの最初の2つの異なるエンコーダと2つの追加のトレーニング戦略を分析した。
最高のモデルは、テストセット上の96%、精度、感度、および特異性を達成します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.031570465477242
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate and fast assessment of resection margins is an essential part of a
dermatopathologist's clinical routine. In this work, we successfully develop a
deep learning method to assist the pathologists by marking critical regions
that have a high probability of exhibiting pathological features in Whole Slide
Images (WSI). We focus on detecting Basal Cell Carcinoma (BCC) through semantic
segmentation using several models based on the UNet architecture. The study
includes 650 WSI with 3443 tissue sections in total. Two clinical
dermatopathologists annotated the data, marking tumor tissues' exact location
on 100 WSI. The rest of the data, with ground-truth section-wise labels, is
used to further validate and test the models. We analyze two different encoders
for the first part of the UNet network and two additional training strategies:
a) deep supervision, b) linear combination of decoder outputs, and obtain some
interpretations about what the network's decoder does in each case. The best
model achieves over 96%, accuracy, sensitivity, and specificity on the test
set.
- Abstract(参考訳): 切除マージンの正確かつ迅速な評価は、皮膚病理学者の臨床ルーチンの重要な部分です。
本研究は,全スライド画像(WSI)に病的特徴を示す確率の高い重要な領域をマークすることで,病理医を支援する深層学習手法の開発に成功した。
unetアーキテクチャに基づく複数のモデルを用いた意味セグメンテーションによる基底細胞癌(bcc)の検出に焦点を当てた。
この研究には650のWSIと3443の組織セクションが含まれている。
2人の臨床皮膚病理医が、腫瘍組織の正確な位置を100 WSIで記録した。
残りの部分的なラベル付きデータは、モデルをさらに検証し、テストするために使用される。
我々は,UNetネットワークの最初の部分における2つの異なるエンコーダと,さらに2つのトレーニング戦略を解析する。a)Decoder出力の線形結合,b)Decoder出力の各ケースにおけるネットワークのデコーダの動作に関する解釈を得る。
最高のモデルは、テストセット上の96%、精度、感度、および特異性を達成します。
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