論文の概要: DiagSet: a dataset for prostate cancer histopathological image classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04014v2
• Date: Sun, 2 Jun 2024 10:45:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 00:04:47.848528
• Title: DiagSet: a dataset for prostate cancer histopathological image classification
• Title（参考訳）: DiagSet:前立腺癌組織像分類のためのデータセット
• Authors: Michał Koziarski, Bogusław Cyganek, Przemysław Niedziela, Bogusław Olborski, Zbigniew Antosz, Marcin Żydak, Bogdan Kwolek, Paweł Wąsowicz, Andrzej Bukała, Jakub Swadźba, Piotr Sitkowski,
• Abstract要約: 提案したデータセットは、430の完全な注釈付きスキャンから抽出された260万以上の組織パッチで構成されている。 がん組織領域の検出とスキャンレベルの診断の予測のための機械学習フレームワークを提案する。 提案手法はパッチレベルの認識において94.6%の精度を達成し,9人の病理組織学者とスキャンレベルの診断で比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5911024228956094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cancer diseases constitute one of the most significant societal challenges. In this paper, we introduce a novel histopathological dataset for prostate cancer detection. The proposed dataset, consisting of over 2.6 million tissue patches extracted from 430 fully annotated scans, 4675 scans with assigned binary diagnoses, and 46 scans with diagnoses independently provided by a group of histopathologists can be found at https://github.com/michalkoziarski/DiagSet. Furthermore, we propose a machine learning framework for detection of cancerous tissue regions and prediction of scan-level diagnosis, utilizing thresholding to abstain from the decision in uncertain cases. The proposed approach, composed of ensembles of deep neural networks operating on the histopathological scans at different scales, achieves 94.6% accuracy in patch-level recognition and is compared in a scan-level diagnosis with 9 human histopathologists showing high statistical agreement.
• Abstract（参考訳）: がん疾患は最も重要な社会的課題の1つである。 本稿では,前立腺癌検出のための新しい病理組織学的データセットを提案する。 提案したデータセットは、430の完全注釈スキャンから抽出された260万以上の組織からなり、4675のスキャンに割り当てられたバイナリ診断、46のスキャンは、病理学者のグループによって独立に提供された診断で、https://github.com/michalkoziarski/DiagSetで見ることができる。 さらに,癌組織領域の検出とスキャンレベルの診断の予測を行う機械学習フレームワークを提案する。 提案手法は、異なるスケールの組織学的スキャンで動作しているディープニューラルネットワークのアンサンブルで構成され、パッチレベルの認識において94.6%の精度を達成し、高い統計的一致を示す9人のヒト組織学者とのスキャンレベル診断において比較される。

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