論文の概要: CoNIC Challenge: Pushing the Frontiers of Nuclear Detection,
Segmentation, Classification and Counting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06274v1
- Date: Sat, 11 Mar 2023 01:21:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 20:06:56.791960
- Title: CoNIC Challenge: Pushing the Frontiers of Nuclear Detection,
Segmentation, Classification and Counting
- Title（参考訳）: conic challenge: 核検出、セグメンテーション、分類、数え上げのフロンティアを推進する
- Authors: Simon Graham, Quoc Dang Vu, Mostafa Jahanifar, Martin Weigert, Uwe
Schmidt, Wenhua Zhang, Jun Zhang, Sen Yang, Jinxi Xiang, Xiyue Wang, Josef
Lorenz Rumberger, Elias Baumann, Peter Hirsch, Lihao Liu, Chenyang Hong,
Angelica I. Aviles-Rivero, Ayushi Jain, Heeyoung Ahn, Yiyu Hong, Hussam
Azzuni, Min Xu, Mohammad Yaqub, Marie-Claire Blache, Beno\^it Pi\'egu,
Bertrand Vernay, Tim Scherr, Moritz B\"ohland, Katharina L\"offler, Jiachen
Li, Weiqin Ying, Chixin Wang, Dagmar Kainmueller, Carola-Bibiane Sch\"onlieb,
Shuolin Liu, Dhairya Talsania, Yughender Meda, Prakash Mishra, Muhammad
Ridzuan, Oliver Neumann, Marcel P. Schilling, Markus Reischl, Ralf Mikut,
Banban Huang, Hsiang-Chin Chien, Ching-Ping Wang, Chia-Yen Lee, Hong-Kun Lin,
Zaiyi Liu, Xipeng Pan, Chu Han, Jijun Cheng, Muhammad Dawood, Srijay
Deshpande, Raja Muhammad Saad Bashir, Adam Shephard, Pedro Costa, Jo\~ao D.
Nunes, Aur\'elio Campilho, Jaime S. Cardoso, Hrishikesh P S, Densen
Puthussery, Devika R G, Jiji C V, Ye Zhang, Zijie Fang, Zhifan Lin, Yongbing
Zhang, Chunhui Lin, Liukun Zhang, Lijian Mao, Min Wu, Vi Thi-Tuong Vo,
Soo-Hyung Kim, Taebum Lee, Satoshi Kondo, Satoshi Kasai, Pranay Dumbhare,
Vedant Phuse, Yash Dubey, Ankush Jamthikar, Trinh Thi Le Vuong, Jin Tae Kwak,
Dorsa Ziaei, Hyun Jung, Tianyi Miao, David Snead, Shan E Ahmed Raza, Fayyaz
Minhas, Nasir M. Rajpoot
- Abstract要約: 我々は、核分裂と細胞組成を評価するために、その種の最大の利用可能なデータセットを用いて、コミュニティ全体の課題をセットアップする。
大腸組織1,658枚の全スライディング画像を用いて,トップパフォーマンスモデルに基づく広範囲な組織解析を行った。
腫瘍微小環境において,核および好酸球が重要な役割を担っていることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.45578907156356
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Nuclear detection, segmentation and morphometric profiling are essential in
helping us further understand the relationship between histology and patient
outcome. To drive innovation in this area, we setup a community-wide challenge
using the largest available dataset of its kind to assess nuclear segmentation
and cellular composition. Our challenge, named CoNIC, stimulated the
development of reproducible algorithms for cellular recognition with real-time
result inspection on public leaderboards. We conducted an extensive
post-challenge analysis based on the top-performing models using 1,658
whole-slide images of colon tissue. With around 700 million detected nuclei per
model, associated features were used for dysplasia grading and survival
analysis, where we demonstrated that the challenge's improvement over the
previous state-of-the-art led to significant boosts in downstream performance.
Our findings also suggest that eosinophils and neutrophils play an important
role in the tumour microevironment. We release challenge models and WSI-level
results to foster the development of further methods for biomarker discovery.
- Abstract（参考訳）: 核検出, セグメンテーション, 形態計測は, 組織学と患者の予後との関係をより深く理解する上で不可欠である。
この分野のイノベーションを推進するため,我々は,その種の最大のデータセットを使用して,核分裂と細胞構成を評価するコミュニティ全体の課題を設定した。
われわれの挑戦はCoNICと呼ばれ、公衆のリーダーボードのリアルタイムな結果検査による細胞認識のための再現可能なアルゴリズムの開発を刺激した。
大腸組織1,658枚の全スライディング画像を用いて,トップパフォーマンスモデルに基づく広範囲な解析を行った。
7億個の検出された核がモデルごとに検出され、関連する特徴がdysplasia gradingとサバイバル分析に使われ、前回の最先端技術に対するチャレンジの改善が下流のパフォーマンスを著しく向上させたことを実証した。
また, 好酸球および好中球が腫瘍微小環境において重要な役割を担っていることも示唆された。
我々は, バイオマーカー発見のためのさらなる手法の開発を促進するために, 挑戦モデルとwsiレベルの結果をリリースする。
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