論文の概要: AMDet: A Tool for Mitotic Cell Detection in Histopathology Slides
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03676v1
- Date: Sun, 8 Aug 2021 16:06:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-11 05:11:18.986234
- Title: AMDet: A Tool for Mitotic Cell Detection in Histopathology Slides
- Title（参考訳）: AMDet: 病理組織スライドにおけるミトコンドリア細胞検出ツール
- Authors: Walt Williams and Jimmy Hall
- Abstract要約: 乳がんの診断に用いられる最も一般的なプロトコル病理医はノッティンガムグレーティングシステムである。
病理学者が有糸分裂細胞数を評価する方法は、染色された組織スライドに存在する細胞を主観的で質的に分析する方法である。
本稿では、この目的のためにAutoMLツールの評価を行い、そのツールがこの困難な問題にどのように対処するかについて、最初の見返りを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Breast Cancer is the most prevalent cancer in the world. The World Health
Organization reports that the disease still affects a significant portion of
the developing world citing increased mortality rates in the majority of low to
middle income countries. The most popular protocol pathologists use for
diagnosing breast cancer is the Nottingham grading system which grades the
proliferation of tumors based on 3 major criteria, the most important of them
being mitotic cell count. The way in which pathologists evaluate mitotic cell
count is to subjectively and qualitatively analyze cells present in stained
slides of tissue and make a decision on its mitotic state i.e. is it mitotic or
not?This process is extremely inefficient and tiring for pathologists and so an
efficient, accurate, and fully automated tool to aid with the diagnosis is
extremely desirable. Fortunately, creating such a tool is made significantly
easier with the AutoML tool available from Microsoft Azure, however to the best
of our knowledge the AutoML tool has never been formally evaluated for use in
mitotic cell detection in histopathology images. This paper serves as an
evaluation of the AutoML tool for this purpose and will provide a first look on
how the tool handles this challenging problem. All code is available
athttps://github.com/WaltAFWilliams/AMDet
- Abstract（参考訳）: 乳癌は世界で最も多いがんである。
世界保健機関(who)は、低所得国と中所得国の大半で死亡率が上昇していることを理由に、この病気はいまだ発展途上国の大部分に影響を与えていると報告している。
乳がんの診断に使用される最も一般的な議定書は、腫瘍の増殖を3つの主要な基準に基づいて評価するnottingham grading systemである。
病理学者が細胞数を評価する方法は、組織の染色されたスライドに存在する細胞を主観的かつ定性的に分析し、その分裂状態を決定することである。
このプロセスは、病理学者にとって極めて非効率であり、診断を助けるための効率的で正確で完全に自動化されたツールとして非常に望ましい。
幸いにも、そのようなツールの作成は、microsoft azureから利用可能なautomlツールによって大幅に簡単になっていますが、私たちの知る限りでは、automlツールは、組織病理画像における分裂細胞検出に使用するために公式に評価されたことはありません。
本稿では、この目的のためにAutoMLツールの評価を行い、そのツールがこの困難な問題にどのように対処するかを第一に示す。
すべてのコードはhttps://github.com/WaltAFWilliams/AMDetで入手できる。
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