論文の概要: Immunohistochemistry guided segmentation of benign epithelial cells, in situ lesions, and invasive epithelial cells in breast cancer slides

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13261v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 09:25:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 15:29:31.895208
• Title: Immunohistochemistry guided segmentation of benign epithelial cells, in situ lesions, and invasive epithelial cells in breast cancer slides
• Title（参考訳）: 乳癌における良性上皮細胞、in situ病巣、浸潤上皮細胞の分画に関する免疫組織化学的検討
• Authors: Maren H{\o}ib{\o}, Andr\'e Pedersen, Vibeke Grotnes Dale, Sissel Marie Berget, Borgny Ytterhus, Cecilia Lindskog, Elisabeth Wik, Lars A. Akslen, Ingerid Reinertsen, Erik Smistad, Marit Valla
• Abstract要約: 乳がん領域における上皮細胞のセグメンテーションのためのAIモデルを開発した。 浸潤上皮細胞,良性上皮細胞,in situ病変に対するDiceスコア0.70,0.79,0.75の定量評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3348413683359143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Digital pathology enables automatic analysis of histopathological sections using artificial intelligence (AI). Automatic evaluation could improve diagnostic efficiency and help find associations between morphological features and clinical outcome. For development of such prediction models, identifying invasive epithelial cells, and separating these from benign epithelial cells and in situ lesions would be the first step. In this study, we aimed to develop an AI model for segmentation of epithelial cells in sections from breast cancer. We generated epithelial ground truth masks by restaining hematoxylin and eosin (HE) sections with cytokeratin (CK) AE1/AE3, and by pathologists' annotations. HE/CK image pairs were used to train a convolutional neural network, and data augmentation was used to make the model more robust. Tissue microarrays (TMAs) from 839 patients, and whole slide images from two patients were used for training and evaluation of the models. The sections were derived from four cohorts of breast cancer patients. TMAs from 21 patients from a fifth cohort was used as a second test set. In quantitative evaluation, a mean Dice score of 0.70, 0.79, and 0.75 for invasive epithelial cells, benign epithelial cells, and in situ lesions, respectively, were achieved. In qualitative scoring (0-5) by pathologists, results were best for all epithelium and invasive epithelium, with scores of 4.7 and 4.4. Scores for benign epithelium and in situ lesions were 3.7 and 2.0. The proposed model segmented epithelial cells in HE stained breast cancer slides well, but further work is needed for accurate division between the classes. Immunohistochemistry, together with pathologists' annotations, enabled the creation of accurate ground truths. The model is made freely available in FastPathology and the code is available at https://github.com/AICAN-Research/breast-epithelium-segmentation
• Abstract（参考訳）: デジタル病理学は、人工知能(AI)を用いた病理領域の自動解析を可能にする。 自動評価は診断効率を向上し、形態学的特徴と臨床結果の関連を見つけるのに役立つ。 このような予測モデルの開発には、浸潤上皮細胞を同定し、良性上皮細胞とin situ病変を分離することが第一歩となる。 本研究では,乳がん領域における上皮細胞のセグメンテーションのためのAIモデルの開発を目的とした。 細胞ケラチン (CK) AE1/AE3 によるヘマトキシリンおよびエオシン (HE) 切断を保存し, 病理医のアノテーションにより上皮性基底真偽マスクを作製した。 HE/CKイメージペアは畳み込みニューラルネットワークのトレーニングに使用され、データ拡張はモデルをより堅牢にするために使用された。 839例の組織マイクロアレイ(tmas)と2例のスライド画像を用いてモデルの訓練と評価を行った。 切除部位は乳癌患者の4つのコホートから得られた。 第5コホートから21例のtmasを第2検査セットとして用いた。 定量的評価では, 浸潤上皮細胞, 良性上皮細胞, およびin situ病変に対して0.70, 0.79, 0.75のdiceスコアを得た。 病理医による定性スコア (0-5) は, 全上皮, 浸潤上皮において4.7, 4.4であった。 良性上皮およびin situ病変のスコアは3.7および2.0であった。 提案するモデルでは, 乳腺染色後の上皮細胞は良好に分化するが, クラス間の正確な分割にはさらなる研究が必要である。 免疫組織化学は病理学者の注釈とともに正確な根拠真理の作成を可能にした。 このモデルはFastPathologyで無料で利用可能であり、コードはhttps://github.com/AICAN-Research/breast-epithelium-segmentationで入手できる。

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