論文の概要: convoHER2: A Deep Neural Network for Multi-Stage Classification of HER2 Breast Cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10690v1
• Date: Sat, 19 Nov 2022 13:09:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 22:28:48.848728
• Title: convoHER2: A Deep Neural Network for Multi-Stage Classification of HER2 Breast Cancer
• Title（参考訳）: convoHER2:HER2乳癌の多段階分類のためのディープニューラルネットワーク
• Authors: M. F. Mridha, Md. Kishor Morol, Md. Asraf Ali, and Md Sakib Hossain Shovon
• Abstract要約: ヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)および化学染色(IHC)画像はベイズ情報基準(BIC)ベンチマークデータセットの生データとして使用されている。 コンボHER2モデルは、H&E画像とIHC画像を用いて、HER2癌とそのグレードを精度85%と88%で検出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generally, human epidermal growth factor 2 (HER2) breast cancer is more aggressive than other kinds of breast cancer. Currently, HER2 breast cancer is detected using expensive medical tests are most expensive. Therefore, the aim of this study was to develop a computational model named convoHER2 for detecting HER2 breast cancer with image data using convolution neural network (CNN). Hematoxylin and eosin (H&E) and immunohistochemical (IHC) stained images has been used as raw data from the Bayesian information criterion (BIC) benchmark dataset. This dataset consists of 4873 images of H&E and IHC. Among all images of the dataset, 3896 and 977 images are applied to train and test the convoHER2 model, respectively. As all the images are in high resolution, we resize them so that we can feed them in our convoHER2 model. The cancerous samples images are classified into four classes based on the stage of the cancer (0+, 1+, 2+, 3+). The convoHER2 model is able to detect HER2 cancer and its grade with accuracy 85% and 88% using H&E images and IHC images, respectively. The outcomes of this study determined that the HER2 cancer detecting rates of the convoHER2 model are much enough to provide better diagnosis to the patient for recovering their HER2 breast cancer in future.
• Abstract（参考訳）: 一般的に、ヒト上皮成長因子2(HER2)乳癌は他の種類の乳癌よりも攻撃的である。 現在、高価な医療検査でHER2乳癌を検出するのが最も高価である。 そこで本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像データを用いて,HER2乳癌を検出するConvoHER2という計算モデルを開発した。 ヘマトキシリンとエオシン(h&e)と免疫組織化学的(ihc)染色画像は、ベイズ情報基準(bic)ベンチマークデータセットの生データとして使用されている。 このデータセットは4873枚のH&EとIHCの画像で構成されている。 データセットの全画像のうち、それぞれ3896画像と977画像を適用し、convoher2モデルのトレーニングとテストを行う。 すべての画像が高解像度であるので、コンボHER2モデルで処理できるようにサイズを変更します。 がんサンプル画像は、がんのステージ(0+,1+,2+,3+)に基づいて4つのクラスに分類される。 コンボHER2モデルは、H&E画像とIHC画像を用いて、HER2癌とそのグレードを精度85%と88%で検出することができる。 本研究の結果, 今後, HER2乳がんの回復のために, コンボHER2モデルのHER2癌検出率は, 患者に良好な診断を与えるのに十分であることがわかった。

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