論文の概要: A generative adversarial approach to facilitate archival-quality histopathologic diagnoses from frozen tissue sections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10550v1
• Date: Tue, 24 Aug 2021 07:20:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-25 19:13:22.973096
• Title: A generative adversarial approach to facilitate archival-quality histopathologic diagnoses from frozen tissue sections
• Title（参考訳）: 凍結組織からの歯肉質の組織学的診断を容易にする再生的逆行性アプローチ
• Authors: Kianoush Falahkheirkhah, Tao Guo, Michael Hwang, Pheroze Tamboli, Christopher G Wood, Jose A Karam, Kanishka Sircar, and Rohit Bhargava
• Abstract要約: ホルマリン固定パラフィン埋め込み(FFPE)組織は、その超画質にほぼ普遍的に好まれる。 フレッシュフリーズ(FF)処理は、迅速な情報が得られるが、クリーニングの欠如、形態的変形、そしてより頻繁なアーティファクトにより、診断精度は準最適である。 我々は、98対の腎サンプルから生成したGANを用いて、FFPEのような画像(仮想FFPE)をFFPEから合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.977722139986643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In clinical diagnostics and research involving histopathology, formalin fixed paraffin embedded (FFPE) tissue is almost universally favored for its superb image quality. However, tissue processing time (more than 24 hours) can slow decision-making. In contrast, fresh frozen (FF) processing (less than 1 hour) can yield rapid information but diagnostic accuracy is suboptimal due to lack of clearing, morphologic deformation and more frequent artifacts. Here, we bridge this gap using artificial intelligence. We synthesize FFPE-like images ,virtual FFPE, from FF images using a generative adversarial network (GAN) from 98 paired kidney samples derived from 40 patients. Five board-certified pathologists evaluated the results in a blinded test. Image quality of the virtual FFPE data was assessed to be high and showed a close resemblance to real FFPE images. Clinical assessments of disease on the virtual FFPE images showed a higher inter-observer agreement compared to FF images. The nearly instantaneously generated virtual FFPE images can not only reduce time to information but can facilitate more precise diagnosis from routine FF images without extraneous costs and effort.
• Abstract（参考訳）: 病理組織学を含む臨床診断および研究において、ホルマリン固定パラフィン(FFPE)組織は、その超画質にほぼ普遍的に好まれる。 しかし、組織処理時間(24時間以上)は意思決定を遅らせる可能性がある。 対照的に、フレッシュフリーズ(ff)処理(1時間未満)は迅速な情報が得られるが、クリアリングの欠如、形態的変形、頻繁なアーティファクトにより診断精度は最適ではない。 ここでは、人工知能を使ってこのギャップを埋める。 患者40名から分離した98対の腎サンプルから生成逆数ネットワーク(GAN)を用いて,FFPE様画像,仮想FFPEをFFPEから合成した。 5人の病理医が盲検検査の結果を評価した。 仮想FFPEデータの画質は高く評価され、実際のFFPE画像とよく似ていることが示された。 仮想ffpe画像における疾患の臨床的評価は, ff画像と比較して, 観察者間一致が高かった。 ほぼ瞬時に生成された仮想FFPE画像は、情報への時間を短縮するだけでなく、余分なコストと労力なしで通常のFFPE画像からより正確な診断を容易にすることができる。

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