論文の概要: Domain-specific transfer learning in the automated scoring of
tumor-stroma ratio from histopathological images of colorectal cancer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14652v1
- Date: Fri, 30 Dec 2022 12:27:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 16:14:51.683916
- Title: Domain-specific transfer learning in the automated scoring of
tumor-stroma ratio from histopathological images of colorectal cancer
- Title（参考訳）: 大腸癌組織像からの腫瘍-間質比の自動評価におけるドメイン特異的転写学習
- Authors: Liisa Pet\"ainen, Juha P. V\"ayrynen, Pekka Ruusuvuori, Ilkka
P\"ol\"onen, Sami \"Ayr\"am\"o and Teijo Kuopio
- Abstract要約: 腫瘍-ストローマ比 (TSR) は多くの種類の固形腫瘍の予後因子である。
この方法は、大腸癌組織を分類するために訓練された畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2264932946286657
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tumor-stroma ratio (TSR) is a prognostic factor for many types of solid
tumors. In this study, we propose a method for automated estimation of TSR from
histopathological images of colorectal cancer. The method is based on
convolutional neural networks which were trained to classify colorectal cancer
tissue in hematoxylin-eosin stained samples into three classes: stroma, tumor
and other. The models were trained using a data set that consists of 1343 whole
slide images. Three different training setups were applied with a transfer
learning approach using domain-specific data i.e. an external colorectal cancer
histopathological data set. The three most accurate models were chosen as a
classifier, TSR values were predicted and the results were compared to a visual
TSR estimation made by a pathologist. The results suggest that classification
accuracy does not improve when domain-specific data are used in the
pre-training of the convolutional neural network models in the task at hand.
Classification accuracy for stroma, tumor and other reached 96.1$\%$ on an
independent test set. Among the three classes the best model gained the highest
accuracy (99.3$\%$) for class tumor. When TSR was predicted with the best
model, the correlation between the predicted values and values estimated by an
experienced pathologist was 0.57. Further research is needed to study
associations between computationally predicted TSR values and other
clinicopathological factors of colorectal cancer and the overall survival of
the patients.
- Abstract（参考訳）: 腫瘍-ストロマ比 (TSR) は多くの種類の固形腫瘍の予後因子である。
本研究では,大腸癌の病理組織像からTSRの自動推定法を提案する。
この方法は、大腸癌組織をヘマトキシリン-エオシン染色標本に分類するために訓練された畳み込みニューラルネットワークに基づいており、ストローマ、腫瘍、その他の3つのクラスに分類される。
モデルのトレーニングは、1343のスライドイメージからなるデータセットを使用して行われた。
領域特異的なデータ,すなわち大腸癌組織学的データセットを用いて,3種類の異なるトレーニング設定を適用した。
最も正確な3つのモデルが分類器として選択され、TSR値が予測され、その結果が病理学者による視覚的TSR推定と比較された。
その結果,畳み込みニューラルネットワークモデルの事前学習においてドメイン固有データが使用される場合,分類精度は向上しないことが示唆された。
ストローマ, 腫瘍, その他の症例の分類精度は, 独立したテストセットで96.1$\%であった。
3つのクラスの中で、最良のモデルはクラス腫瘍の最高精度(99.3$\%$)を得た。
TSRが最良のモデルで予測されたとき、予測値と経験者による評価値との相関は0.57であった。
さらに, 大腸癌のTSR値と他の臨床病理学的因子と患者の生存率との関連について検討する必要がある。
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