論文の概要: Applications of artificial intelligence in the analysis of
histopathology images of gliomas: a review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15022v2
- Date: Mon, 5 Feb 2024 15:36:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 02:41:43.163824
- Title: Applications of artificial intelligence in the analysis of
histopathology images of gliomas: a review
- Title（参考訳）: グリオーマの病理組織像解析における人工知能の応用
- Authors: Jan-Philipp Redlich, Friedrich Feuerhake, Joachim Weis, Nadine S.
Schaadt, Sarah Teuber-Hanselmann, Christoph Buck, Sabine Luttmann, Andrea
Eberle, Stefan Nikolin, Arno Appenzeller, Andreas Portmann, Andr\'e Homeyer
- Abstract要約: 本稿では,ヒトグリオーマの全スライディング組織像に対するAIベースの手法を提案する70の公開研究について検討する。
現在の研究の焦点は、成人型びまん性グリオーマのヘマトキシリンおよびエオシン染色組織分画の評価である。
これまでのところ、AIベースの手法は有望な成果を上げているが、実際の臨床環境ではまだ使われていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34913333165252225
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, the diagnosis of gliomas has become increasingly complex.
Analysis of glioma histopathology images using artificial intelligence (AI)
offers new opportunities to support diagnosis and outcome prediction. To give
an overview of the current state of research, this review examines 70 publicly
available research studies that have proposed AI-based methods for whole-slide
histopathology images of human gliomas, covering the diagnostic tasks of
subtyping (16/70), grading (23/70), molecular marker prediction (13/70), and
survival prediction (27/70). All studies were reviewed with regard to
methodological aspects as well as clinical applicability. It was found that the
focus of current research is the assessment of hematoxylin and eosin-stained
tissue sections of adult-type diffuse gliomas. The majority of studies (49/70)
are based on the publicly available glioblastoma and low-grade glioma datasets
from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and only a few studies employed other
datasets in isolation (10/70) or in addition to the TCGA datasets (11/70).
Current approaches mostly rely on convolutional neural networks (53/70) for
analyzing tissue at 20x magnification (30/70). A new field of research is the
integration of clinical data, omics data, or magnetic resonance imaging
(27/70). So far, AI-based methods have achieved promising results, but are not
yet used in real clinical settings. Future work should focus on the independent
validation of methods on larger, multi-site datasets with high-quality and
up-to-date clinical and molecular pathology annotations to demonstrate routine
applicability.
- Abstract（参考訳）: 近年,グリオーマの診断が複雑化している。
人工知能(AI)を用いたグリオーマ組織像の解析は,診断と予後予測を支援する新たな機会を提供する。
そこで本研究では,ヒトグリオーマの組織像全体に対するAIベースの手法を提案する70の公開研究について概説し,サブタイプ(16/70),グレーディング(23/70),分子マーカー予測(13/70),生存予測(27/70)の診断課題を概説した。
すべての研究は, 方法論的側面と臨床応用性について検討した。
本研究は成人型びまん性グリオーマのヘマトキシリンおよびエオシン染色組織断面の評価に焦点が当てられた。
大部分の研究(49/70)は、がんゲノムアトラス (tcga) から入手可能なグリオブラスト腫と低グレードグリオーマデータセットに基づいており、他のデータセット (10/70) やtcgaデータセット (11/70) に加えて採用されている研究はごくわずかである。
現在のアプローチは主に畳み込みニューラルネットワーク(53/70)を使用して、20倍の倍率(30/70)で組織を分析する。
新しい研究分野は臨床データ、omicsデータ、磁気共鳴イメージング(27/70)の統合である。
これまでのところ、AIベースの手法は有望な成果を上げているが、実際の臨床環境ではまだ使われていない。
将来の研究は、日常的な適用可能性を示すために、高品質で最新の臨床および分子病理アノテーションを備えた大規模マルチサイトデータセットのメソッドの独立した検証に焦点を当てるべきである。
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