論文の概要: Deep learning-based detection of morphological features associated with hypoxia in H&E breast cancer whole slide images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12601v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 13:42:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 00:25:53.351286
• Title: Deep learning-based detection of morphological features associated with hypoxia in H&E breast cancer whole slide images
• Title（参考訳）: H&E乳癌全スライド画像における低酸素に伴う形態的特徴の深層学習による検出
• Authors: Petru Manescu, Joseph Geradts and Delmiro Fernandez-Reyes
• Abstract要約: 低酸素症は腫瘍細胞が血液供給量を上回ると発生し、腫瘍内の酸素濃度の低い領域につながる。 本研究は,乳がん組織形態学の文脈において,低酸素症を評価するための深層学習の新たな応用を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23408308015481663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hypoxia occurs when tumour cells outgrow their blood supply, leading to regions of low oxygen levels within the tumour. Calculating hypoxia levels can be an important step in understanding the biology of tumours, their clinical progression and response to treatment. This study demonstrates a novel application of deep learning to evaluate hypoxia in the context of breast cancer histomorphology. More precisely, we show that Weakly Supervised Deep Learning (WSDL) models can accurately detect hypoxia associated features in routine Hematoxylin and Eosin (H&E) whole slide images (WSI). We trained and evaluated a deep Multiple Instance Learning model on tiles from WSI H&E tissue from breast cancer primary sites (n=240) obtaining on average an AUC of 0.87 on a left-out test set. We also showed significant differences between features of hypoxic and normoxic tissue regions as distinguished by the WSDL models. Such DL hypoxia H&E WSI detection models could potentially be extended to other tumour types and easily integrated into the pathology workflow without requiring additional costly assays.
• Abstract（参考訳）: 低酸素症は腫瘍細胞が血液供給量を上回ると発生し、腫瘍内の酸素濃度の低い領域につながる。 低酸素濃度の計算は、腫瘍の生物学、臨床経過、治療に対する反応を理解するための重要なステップとなる。 本研究は,乳癌組織形態学の文脈で低酸素血症を評価するための深層学習の新たな応用を示す。 より正確には、Weakly Supervised Deep Learning (WSDL)モデルが、通常のHematoxylinおよびEosinの全スライド画像(WSI)において、低酸素に関連する特徴を正確に検出できることが示されている。 乳がん一次部位(n=240)のwsi h&e組織から得られたタイルについて, 平均0.87のaucを得るための, 深層マルチインスタンス学習モデルを訓練し, 評価した。 また, WSDLモデルでは, 低酸素と高酸素の組織領域の特徴に有意な差が認められた。 このようなdl hypoxia h&e wsi検出モデルは、他の腫瘍タイプに拡張できる可能性があり、追加のコストを要することなく、病理ワークフローに容易に統合できる。

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