論文の概要: Automatically Score Tissue Images Like a Pathologist by Transfer
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05954v2
- Date: Mon, 27 Mar 2023 21:18:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 19:47:09.342607
- Title: Automatically Score Tissue Images Like a Pathologist by Transfer
Learning
- Title（参考訳）: 移植学習による病理組織像の自動スコア化
- Authors: Iris Yan
- Abstract要約: 病理学者は、腫瘍を識別するために手動で組織マイクロアレイ(TMA)画像を見る必要がある。
最大の課題は、異なる形状、サイズ、位置のTMAイメージが同じスコアを持つことだ。
提案したアルゴリズムは、「類似した」スコアパターンを示す組織像から知識を抽出できるが、がんの種類は異なる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cancer is the second leading cause of death in the world. Diagnosing cancer
early on can save many lives. Pathologists have to look at tissue microarray
(TMA) images manually to identify tumors, which can be time-consuming,
inconsistent and subjective. Existing algorithms that automatically detect
tumors have either not achieved the accuracy level of a pathologist or require
substantial human involvements. A major challenge is that TMA images with
different shapes, sizes, and locations can have the same score. Learning
staining patterns in TMA images requires a huge number of images, which are
severely limited due to privacy concerns and regulations in medical
organizations. TMA images from different cancer types may have common
characteristics that could provide valuable information, but using them
directly harms the accuracy. By selective transfer learning from multiple small
auxiliary sets, the proposed algorithm is able to extract knowledge from tissue
images showing a ``similar" scoring pattern but with different cancer types.
Remarkably, transfer learning has made it possible for the algorithm to break
the critical accuracy barrier -- the proposed algorithm reports an accuracy of
75.9% on breast cancer TMA images from the Stanford Tissue Microarray Database,
achieving the 75\% accuracy level of pathologists. This will allow pathologists
to confidently use automatic algorithms to assist them in recognizing tumors
consistently with a higher accuracy in real time.
- Abstract（参考訳）: がんは世界で2番目に多い死因である。
早期にがんを診断することで多くの命を救える。
病理学者は、腫瘍を特定するために手動で組織マイクロアレイ(TMA)画像を見る必要がある。
腫瘍を自動的に検出する既存のアルゴリズムは、病理学者の正確性レベルを達成していないか、あるいはかなりの人間の関与を必要とする。
最大の課題は、異なる形状、サイズ、位置のtma画像が同じスコアを持つ可能性があることである。
tma画像の染色パターンを学ぶには膨大な数の画像が必要であるが、医療機関におけるプライバシーの懸念や規制のために、非常に制限されている。
異なるがんタイプのTMA画像には、貴重な情報を提供する共通の特徴があるかもしれないが、それらを使用することで直接精度が損なわれる。
提案アルゴリズムは,複数の補助集合から選択的な移動学習を行うことで,「類似した」スコアリングパターンを示す組織像から知識を抽出できるが,癌の種類は異なる。
このアルゴリズムは、スタンフォード組織マイクロアレイデータベース(Stanford tissue Microarray Database)から乳がんTMA画像の75.9%の精度を報告し、病理学者の75.5%の精度を達成している。
これにより、病理学者は自信を持って自動アルゴリズムを使用して腫瘍の認識をリアルタイムでより高精度に行うことができる。
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