論文の概要: Diagnosis of Helicobacter pylori using AutoEncoders for the Detection of
Anomalous Staining Patterns in Immunohistochemistry Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16053v1
- Date: Wed, 27 Sep 2023 22:19:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-29 18:39:11.024179
- Title: Diagnosis of Helicobacter pylori using AutoEncoders for the Detection of
Anomalous Staining Patterns in Immunohistochemistry Images
- Title（参考訳）: 自己エンコーダを用いた Helicobacter pylori の免疫組織化学画像における異常染色パターンの検出
- Authors: Pau Cano, \'Alvaro Caravaca, Debora Gil, Eva Musulen
- Abstract要約: ヘリコバクター・ピロリ(Helicobacter pylori)は、1994年にヒトに1型発癌菌として分類された細菌である。
本稿では, 画像染色の異常としてH. pyloriを検出するために, オートエンコーダを用いた健康組織の潜伏パターンの学習を提案する。
特に,本モデルでは,H. pyloriの検出において,感度86%,特異度96%,AUC0.97と総合91%の精度を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work addresses the detection of Helicobacter pylori a bacterium
classified since 1994 as class 1 carcinogen to humans. By its highest
specificity and sensitivity, the preferred diagnosis technique is the analysis
of histological images with immunohistochemical staining, a process in which
certain stained antibodies bind to antigens of the biological element of
interest. This analysis is a time demanding task, which is currently done by an
expert pathologist that visually inspects the digitized samples.
We propose to use autoencoders to learn latent patterns of healthy tissue and
detect H. pylori as an anomaly in image staining. Unlike existing
classification approaches, an autoencoder is able to learn patterns in an
unsupervised manner (without the need of image annotations) with high
performance. In particular, our model has an overall 91% of accuracy with 86\%
sensitivity, 96% specificity and 0.97 AUC in the detection of H. pylori.
- Abstract（参考訳）: この研究は、1994年以降、ヒトにクラス1の発癌菌に分類されたHelicobacter pylori a bacteriumの検出に対処する。
高い特異性と感受性から、好ましい診断技術は免疫組織化学的染色による組織像の解析であり、特定の染色抗体が興味のある生物学的要素の抗原に結合する過程である。
この分析は、現在、デジタル化されたサンプルを視覚的に検査する専門家の病理学者によって行われている時間要求タスクである。
本稿では, オートエンコーダを用いて健康組織の潜伏パターンを学習し, h. pylori を画像染色の異常として検出する。
既存の分類手法とは異なり、オートエンコーダは教師なしの方法で(画像アノテーションなしで)高い性能でパターンを学習することができる。
特に,本モデルでは,H. pyloriの検出において,感度86\%,特異度96%,AUC0.97と総合91%の精度を示した。
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