論文の概要: Nuclear Morphometry using a Deep Learning-based Algorithm has Prognostic
Relevance for Canine Cutaneous Mast Cell Tumors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15031v2
- Date: Sun, 31 Dec 2023 12:29:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 01:48:11.220048
- Title: Nuclear Morphometry using a Deep Learning-based Algorithm has Prognostic
Relevance for Canine Cutaneous Mast Cell Tumors
- Title（参考訳）: 深層学習アルゴリズムを用いた核形態計測は犬皮膚肥満細胞腫瘍の予後と相関する
- Authors: Andreas Haghofer, Eda Parlak, Alexander Bartel, Taryn A. Donovan,
Charles-Antoine Assenmacher, Pompei Bolfa, Michael J. Dark, Andrea
Fuchs-Baumgartinger, Andrea Klang, Kathrin J\"ager, Robert Klopfleisch,
Sophie Merz, Barbara Richter, F. Yvonne Schulman, Jonathan Ganz, Josef
Scharinger, Marc Aubreville, Stephan M. Winkler, Matti Kiupel, Christof A.
Bertram
- Abstract要約: 自動形態計測の予後は,腫瘍特異的生存率0.943の領域において,ROC曲線下において高い値を示した。
本研究は,予測と手動測定の限界を克服するために,アルゴリズム形態計測を予後試験として用いることを支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.828868305533938
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Variation in nuclear size and shape is an important criterion of malignancy
for many tumor types; however, categorical estimates by pathologists have poor
reproducibility. Measurements of nuclear characteristics (morphometry) can
improve reproducibility, but manual methods are time consuming. In this study,
we evaluated fully automated morphometry using a deep learning-based algorithm
in 96 canine cutaneous mast cell tumors with information on patient survival.
Algorithmic morphometry was compared with karyomegaly estimates by 11
pathologists, manual nuclear morphometry of 12 cells by 9 pathologists, and the
mitotic count as a benchmark. The prognostic value of automated morphometry was
high with an area under the ROC curve regarding the tumor-specific survival of
0.943 (95% CI: 0.889 - 0.996) for the standard deviation (SD) of nuclear area,
which was higher than manual morphometry of all pathologists combined (0.868,
95% CI: 0.737 - 0.991) and the mitotic count (0.885, 95% CI: 0.765 - 1.00). At
the proposed thresholds, the hazard ratio for algorithmic morphometry (SD of
nuclear area $\geq 9.0 \mu m^2$) was 18.3 (95% CI: 5.0 - 67.1), for manual
morphometry (SD of nuclear area $\geq 10.9 \mu m^2$) 9.0 (95% CI: 6.0 - 13.4),
for karyomegaly estimates 7.6 (95% CI: 5.7 - 10.1), and for the mitotic count
30.5 (95% CI: 7.8 - 118.0). Inter-rater reproducibility for karyomegaly
estimates was fair ($\kappa$ = 0.226) with highly variable
sensitivity/specificity values for the individual pathologists. Reproducibility
for manual morphometry (SD of nuclear area) was good (ICC = 0.654). This study
supports the use of algorithmic morphometry as a prognostic test to overcome
the limitations of estimates and manual measurements.
- Abstract（参考訳）: 核の大きさと形状の変化は多くの腫瘍の悪性度の重要な基準であるが、病理学者による分類学的推定は再現性に乏しい。
核特性の測定(モルフォメトリー)は再現性を向上させるが、手動の手法は時間を要する。
本研究では,犬の皮膚マスト細胞腫瘍96例の深層学習アルゴリズムを用いて,完全自動形態計測を行い,患者の生存状況について検討した。
アルゴリズムによる形態計測は,11名の病理組織学的評価,9名の病理組織学による12細胞の手動核形態計測,および有糸分裂率を指標とした。
腫瘍特異的生存率 (0.943: 95% CI: 0.889 - 0.996) は核領域の標準偏差 (SD) よりも高い値 (0.868, 95% CI: 0.737 - 0.991) と mitotic count (0.885, 95% CI: 0.765 - 1.00) であった。
提案したしきい値において、アルゴリズム形態計測のハザード比は18.3 (95% ci: 5.0 - 67.1)、手動形態計測 (95% ci: 10.9 \mu m^2$) 9.0 (95% ci: 6.0 - 13.4)、karyomegaly estimated 7.6 (95% ci: 5.7 - 10.1)、mitotic count 30.5 (95% ci: 7.8 - 118.0)であった。
カリオメガリー推定値の再現性はfair (\kappa$ = 0.226) であり、個々の病理学者の感度・特異性は高い。
手動形態計測(核領域SD)の再現性は良好であった(ICC = 0.654)。
本研究は, 推定値と手動測定値の限界を克服するための予測テストとして, アルゴリズムモーフォメトリの利用を支持する。
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