論文の概要: Enabling Collagen Quantification on HE-stained Slides Through Stain Deconvolution and Restained HE-HES

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09566v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 14:46:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 17:13:06.048131
• Title: Enabling Collagen Quantification on HE-stained Slides Through Stain Deconvolution and Restained HE-HES
• Title（参考訳）: ステンドデコンボリューションと修復he-hesによるヘステンドスライドのコラーゲン定量化
• Authors: Guillaume Balezo, Christof A. Bertram, Cyprien Tilmant, St\'ephanie Petit, Saima Ben Hadj, Rutger H.J. Fick
• Abstract要約: 組織学では、細胞外マトリックスにコラーゲンが存在することは、癌悪性腫瘍の診断と予後の両面で有意である。 サフラン(S)は通常、追加のコストと、病理学者がヘマトキシリンとエオシン(HE)染色に慣れているため添加されない。 本稿では,HE画像のみからコラーゲン含有量を定量化し,HES画像のデジタル化が可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In histology, the presence of collagen in the extra-cellular matrix has both diagnostic and prognostic value for cancer malignancy, and can be highlighted by adding Saffron (S) to a routine Hematoxylin and Eosin (HE) staining. However, Saffron is not usually added because of the additional cost and because pathologists are accustomed to HE, with the exception of France-based laboratories. In this paper, we show that it is possible to quantify the collagen content from the HE image alone and to digitally create an HES image. To do so, we trained a UNet to predict the Saffron densities from HE images. We created a dataset of registered, restained HE-HES slides and we extracted the Saffron concentrations as ground truth using stain deconvolution on the HES images. Our model reached a Mean Absolute Error of 0.0668 $\pm$ 0.0002 (Saffron values between 0 and 1) on a 3-fold testing set. We hope our approach can aid in improving the clinical workflow while reducing reagent costs for laboratories.
• Abstract（参考訳）: 組織学では、細胞外マトリックスにコラーゲンの存在は癌悪性腫瘍の診断と予後の両方に価値があり、通常のヘマトキシリンとエオシン(HE)染色にサフラン(S)を加えることで強調できる。 しかし、サフロンは追加費用や病理学者がHEに慣れているため、フランスに拠点を置く研究所を除いて、通常追加されることはない。 本稿では,he画像のみからコラーゲン含有量を定量化し,hes画像をデジタル的に作成することが可能であることを示す。 そこで我々は,HE画像からサフラン密度を予測するためにUNetを訓練した。 我々はHE-HESスライスを登録したデータセットを作成し,HES画像のステンレスデコンボリューションを用いて,サフロン濃度を基底真実として抽出した。 我々のモデルは、平均絶対誤差が 0.0668 $\pm$ 0.0002 (0 から 1 の間のサフラン値) に到達した。 提案手法は, 臨床ワークフローの改善に有効でありながら, 実験室の試薬コストを低減できることを期待する。

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