論文の概要: Scope2Screen: Focus+Context Techniques for Pathology Tumor Assessment in Multivariate Image Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04875v1
• Date: Sun, 10 Oct 2021 18:34:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 12:26:39.226301
• Title: Scope2Screen: Focus+Context Techniques for Pathology Tumor Assessment in Multivariate Image Data
• Title（参考訳）: Scope2Screen:多変量画像データにおける病理診断のためのフォーカス+コンテキスト技術
• Authors: Jared Jessup (1 and 2), Robert Krueger (1 and 2 and 3), Simon Warchol (2), John Hoffer (3), Jeremy Muhlich (3), Cecily C. Ritch (4), Giorgio Gaglia (4), Shannon Coy (4), Yu-An Chen (3), Jia-Ren Lin (3), Sandro Santagata (4), Peter K. Sorger (3), Hanspeter Pfister (1) ((1) Robert Krueger and Jared Jessup contributed equally to this work, (2) School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University, (3) Laboratory of Systems Pharmacology, Harvard Medical School, (4) Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School)
• Abstract要約: Scope2Screenは、全スライディング、ハイプレックス、組織像のフォーカス+コンテキスト探索とアノテーションのためのスケーラブルなソフトウェアシステムである。 我々のアプローチは、数百万のセルを含む1チャンネルあたり109ピクセル以上の100GBの画像を分析するためにスケールする。 単細胞および組織レベルで機能する対話型レンズ技術を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inspection of tissues using a light microscope is the primary method of diagnosing many diseases, notably cancer. Highly multiplexed tissue imaging builds on this foundation, enabling the collection of up to 60 channels of molecular information plus cell and tissue morphology using antibody staining. This provides unique insight into disease biology and promises to help with the design of patient-specific therapies. However, a substantial gap remains with respect to visualizing the resulting multivariate image data and effectively supporting pathology workflows in digital environments on screen. We, therefore, developed Scope2Screen, a scalable software system for focus+context exploration and annotation of whole-slide, high-plex, tissue images. Our approach scales to analyzing 100GB images of 10^9 or more pixels per channel, containing millions of cells. A multidisciplinary team of visualization experts, microscopists, and pathologists identified key image exploration and annotation tasks involving finding, magnifying, quantifying, and organizing ROIs in an intuitive and cohesive manner. Building on a scope2screen metaphor, we present interactive lensing techniques that operate at single-cell and tissue levels. Lenses are equipped with task-specific functionality and descriptive statistics, making it possible to analyze image features, cell types, and spatial arrangements (neighborhoods) across image channels and scales. A fast sliding-window search guides users to regions similar to those under the lens; these regions can be analyzed and considered either separately or as part of a larger image collection. A novel snapshot method enables linked lens configurations and image statistics to be saved, restored, and shared. We validate our designs with domain experts and apply Scope2Screen in two case studies involving lung and colorectal cancers to discover cancer-relevant image features.
• Abstract（参考訳）: 光顕微鏡による組織検査は、多くの疾患、特に癌を診断する主要な方法である。 高多重組織イメージングはこの基盤の上に構築されており、最大60チャンネルの分子情報と抗体染色を用いた細胞および組織形態の収集を可能にする。 これは疾患生物学に独自の洞察を与え、患者固有の治療法の設計に役立てることを約束する。 しかし、結果として生じる多変量画像データの可視化と、スクリーン上のデジタル環境における病理ワークフローの効果的サポートに関して、大きなギャップが残っている。 そこで我々は,フォーカス+コンテキスト探索のためのスケーラブルなソフトウェアシステムである scope2screen を開発した。 提案手法は, 数百万セルを含む1チャネルあたり10^9以上の100GBの画像を解析する。 可視化の専門家、マイクロスコピスト、病理学者の多学際チームは、roisの発見、拡大、定量化、組織化を含む重要な画像探索とアノテーションタスクを直感的かつ凝集的な方法で特定した。 scope2screenのメタファーに基づいて,単細胞および組織レベルでのインタラクティブレンズ技術を提案する。 レンズはタスク固有の機能と記述統計を備えており、画像の特徴、セルタイプ、空間配置(近隣)を画像チャンネルやスケールで分析することができる。 高速なスライドウインドウ検索は、レンズの下にあるものに似た領域にユーザーを誘導し、これらの領域を別々に分析し、より大きな画像収集の一部として考慮することができる。 新たなスナップショット手法により、リンクされたレンズ構成と画像統計情報を保存、復元、共有することができる。 肺がんと大腸癌の2つの症例にScop2Screenを応用し, がん関連画像の特徴について検討した。

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