論文の概要: PathRTM: Real-time prediction of KI-67 and tumor-infiltrated lymphocytes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00223v1
• Date: Sun, 23 Apr 2023 08:17:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 16:01:55.661468
• Title: PathRTM: Real-time prediction of KI-67 and tumor-infiltrated lymphocytes
• Title（参考訳）: PathRTM: KI-67および腫瘍浸潤リンパ球のリアルタイム予測
• Authors: Steven Zvi Lapp, Eli David, Nathan S. Netanyahu
• Abstract要約: RTMDetをベースとした新しいディープニューラルネットワーク検出器であるPathRTMを導入し,KI-67自動増殖と腫瘍浸潤リンパ球推定を行った。 PathRTMは、KI-67免疫陽性、免疫陰性、およびリンパ球検出において、平均精度(AP)が41.3%である最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce PathRTM, a novel deep neural network detector based on RTMDet, for automated KI-67 proliferation and tumor-infiltrated lymphocyte estimation. KI-67 proliferation and tumor-infiltrated lymphocyte estimation play a crucial role in cancer diagnosis and treatment. PathRTM is an extension of the PathoNet work, which uses single pixel keypoints for within each cell. We demonstrate that PathRTM, with higher-level supervision in the form of bounding box labels generated automatically from the keypoints using NuClick, can significantly improve KI-67 proliferation and tumorinfiltrated lymphocyte estimation. Experiments on our custom dataset show that PathRTM achieves state-of-the-art performance in KI-67 immunopositive, immunonegative, and lymphocyte detection, with an average precision (AP) of 41.3%. Our results suggest that PathRTM is a promising approach for accurate KI-67 proliferation and tumor-infiltrated lymphocyte estimation, offering annotation efficiency, accurate predictive capabilities, and improved runtime. The method also enables estimation of cell sizes of interest, which was previously unavailable, through the bounding box predictions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RTMDetに基づく新しいディープニューラルネットワーク検出器であるPathRTMを紹介し,KI-67自動増殖と腫瘍浸潤リンパ球推定について述べる。 KI-67は癌診断と治療において重要な役割を担っている。 PathRTMはPathoNetワークの拡張であり、各セル内で単一のピクセルキーポイントを使用する。 NuClick を用いてキーポイントから自動生成されるバウンディングボックスラベルの形で高レベルの監督を行う PathRTM は,KI-67 増殖と腫瘍浸潤性リンパ球推定を著しく改善できることを示した。 PathRTMはKI-67の免疫陽性,免疫陰性,リンパ球検出において,平均精度(AP)は41.3%である。 以上の結果から,pathrtmはki-67の正確な増殖と腫瘍浸潤リンパ球の推定に有望なアプローチであることが示唆された。 この方法は、バウンディングボックス予測を通じて、これまで使用できなかった関心のセルサイズの推定も可能にする。

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