論文の概要: Nuclei Segmentation in Histopathology Images using Deep Learning with Local and Global Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03998v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 21:25:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 16:46:33.132258
• Title: Nuclei Segmentation in Histopathology Images using Deep Learning with Local and Global Views
• Title（参考訳）: 局所的および大域的視点を用いた深層学習による病理組織像の核セグメンテーション
• Authors: Mahdi Arab Loodaricheh, Nader Karimi, Shadrokh Samavi
• Abstract要約: 本稿では,原子核セグメンテーションの深層学習に基づくアプローチを提案する。 パッチ境界領域における誤予測の問題に対処する。 最終セグメンテーションマップの予測にはローカルパッチとグローバルパッチの両方を使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.549900112862769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Digital pathology is one of the most significant developments in modern medicine. Pathological examinations are the gold standard of medical protocols and play a fundamental role in diagnosis. Recently, with the advent of digital scanners, tissue histopathology slides can now be digitized and stored as digital images. As a result, digitized histopathological tissues can be used in computer-aided image analysis programs and machine learning techniques. Detection and segmentation of nuclei are some of the essential steps in the diagnosis of cancers. Recently, deep learning has been used for nuclei segmentation. However, one of the problems in deep learning methods for nuclei segmentation is the lack of information from out of the patches. This paper proposes a deep learning-based approach for nuclei segmentation, which addresses the problem of misprediction in patch border areas. We use both local and global patches to predict the final segmentation map. Experimental results on the Multi-organ histopathology dataset demonstrate that our method outperforms the baseline nuclei segmentation and popular segmentation models.
• Abstract（参考訳）: デジタル病理学は現代医学における最も重要な発展の1つである。 病理検査は医療プロトコルのゴールドスタンダードであり、診断において基本的な役割を果たす。 近年,デジタルスキャナが出現し,組織組織病理のスライドがデジタル化され,デジタル画像として保存できるようになった。 その結果、デジタル化された病理組織はコンピュータ支援画像解析プログラムや機械学習技術に使用できる。 核の検出とセグメンテーションは、がんの診断に不可欠なステップの一つである。 近年, 深層学習が核分割に用いられている。 しかしながら、核セグメンテーションのためのディープラーニングの方法における問題のひとつは、パッチ外からの情報の欠如である。 本稿では,パッチ境界領域における誤予測問題に対処する,深層学習に基づく核セグメンテーション手法を提案する。 最終セグメンテーションマップの予測にはローカルパッチとグローバルパッチの両方を使用します。 マルチオルガン病理組織学データセットにおける実験結果から,本手法がベースライン核セグメンテーションおよび一般的なセグメンテーションモデルよりも優れていることが示された。

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