論文の概要: Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based Sparse PCA Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14728v1
• Date: Wed, 27 Oct 2021 19:28:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 16:02:54.864313
• Title: Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based Sparse PCA Network
• Title（参考訳）: グラフベーススパースPCAネットワークを用いた病理組織像における肺癌病変の検出
• Authors: Sundaresh Ram, Wenfei Tang, Alexander J. Bell, Cara Spencer, Alexander Buschhaus, Charles R. Hatt, Marina Pasca diMagliano, Jeffrey J. Rodriguez, Stefanie Galban, Craig J. Galban
• Abstract要約: ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドにおける癌病変の自動検出のためのグラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークを提案する。 我々は,SVM K-rasG12D肺がんモデルから得られたH&Eスライダーの精度・リコール率,Fスコア,谷本係数,レシーバ演算子特性(ROC)の曲線下領域を用いて,提案アルゴリズムの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.22587316229954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Early detection of lung cancer is critical for improvement of patient survival. To address the clinical need for efficacious treatments, genetically engineered mouse models (GEMM) have become integral in identifying and evaluating the molecular underpinnings of this complex disease that may be exploited as therapeutic targets. Assessment of GEMM tumor burden on histopathological sections performed by manual inspection is both time consuming and prone to subjective bias. Therefore, an interplay of needs and challenges exists for computer-aided diagnostic tools, for accurate and efficient analysis of these histopathology images. In this paper, we propose a simple machine learning approach called the graph-based sparse principal component analysis (GS-PCA) network, for automated detection of cancerous lesions on histological lung slides stained by hematoxylin and eosin (H&E). Our method comprises four steps: 1) cascaded graph-based sparse PCA, 2) PCA binary hashing, 3) block-wise histograms, and 4) support vector machine (SVM) classification. In our proposed architecture, graph-based sparse PCA is employed to learn the filter banks of the multiple stages of a convolutional network. This is followed by PCA hashing and block histograms for indexing and pooling. The meaningful features extracted from this GS-PCA are then fed to an SVM classifier. We evaluate the performance of the proposed algorithm on H&E slides obtained from an inducible K-rasG12D lung cancer mouse model using precision/recall rates, F-score, Tanimoto coefficient, and area under the curve (AUC) of the receiver operator characteristic (ROC) and show that our algorithm is efficient and provides improved detection accuracy compared to existing algorithms.
• Abstract（参考訳）: 肺癌の早期発見は患者の生存を改善する上で重要である。 効果的な治療の必要性に対処するため、遺伝子組み換えマウスモデル(gemm)は、治療標的として利用される可能性のあるこの複雑な疾患の分子基盤を同定し、評価するのに不可欠なものとなっている。 手動検査による病理組織学的部位のGEMM腫瘍負担の評価には,時間的・主観的バイアスが伴う。 したがって、これらの病理組織像の正確かつ効率的な解析のために、コンピュータ支援診断ツールのニーズと課題の相互作用が存在する。 本稿では,ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドの癌病変の自動検出のための,グラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークと呼ばれる単純な機械学習手法を提案する。 方法には4つのステップがある。 1)カスケードグラフに基づくスパースpca, 2)PCAバイナリハッシュ 3)ブロックワイドヒストグラム,及び 4) ベクトルマシン (SVM) の分類をサポートする。 提案アーキテクチャでは,畳み込みネットワークの複数段階のフィルタバンクを学習するために,グラフベースのスパースPCAを用いている。 続いてPCAハッシュとブロックヒストグラムがインデックス化とプールに使用される。 このGS-PCAから抽出された意味のある特徴はSVM分類器に送られる。 提案手法は,誘導型k-rasg12d肺がんマウスモデルから得られたh&eスライド上で,受信者特性(roc)の曲線下(auc)の精度/リコール率,f-score,谷本係数,領域を用いて評価し,本アルゴリズムが効率的であることを示し,既存のアルゴリズムと比較して検出精度が向上した。

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