Fugu-MT 論文翻訳(概要): Assessing the Performance of Deep Learning for Automated Gleason Grading in Prostate Cancer

論文の概要: Assessing the Performance of Deep Learning for Automated Gleason Grading in Prostate Cancer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16695v1
Date: Mon, 25 Mar 2024 12:26:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-26 14:48:50.923051
Title: Assessing the Performance of Deep Learning for Automated Gleason Grading in Prostate Cancer
Title（参考訳）: 前立腺癌における自動グリーソングレーディングのためのディープラーニングの性能評価
Authors: Dominik Müller, Philip Meyer, Lukas Rentschler, Robin Manz, Daniel Hieber, Jonas Bäcker, Samantha Cramer, Christoph Wengenmayr, Bruno Märkl, Ralf Huss, Frank Kramer, Iñaki Soto-Rey, Johannes Raffler,
Abstract要約: 本研究は前立腺癌におけるGleason gradingの自動化のための11のディープニューラルネットワークアーキテクチャの可能性について検討した。 AUCMEDIフレームワークに基づく標準化された画像分類パイプラインは、堅牢な評価を容易にする。より新しいアーキテクチャは、密接に関連するGleasonグレードの差別化の難しさにもかかわらず、優れたパフォーマンスを実現した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Prostate cancer is a dominant health concern calling for advanced diagnostic tools. Utilizing digital pathology and artificial intelligence, this study explores the potential of 11 deep neural network architectures for automated Gleason grading in prostate carcinoma focusing on comparing traditional and recent architectures. A standardized image classification pipeline, based on the AUCMEDI framework, facilitated robust evaluation using an in-house dataset consisting of 34,264 annotated tissue tiles. The results indicated varying sensitivity across architectures, with ConvNeXt demonstrating the strongest performance. Notably, newer architectures achieved superior performance, even though with challenges in differentiating closely related Gleason grades. The ConvNeXt model was capable of learning a balance between complexity and generalizability. Overall, this study lays the groundwork for enhanced Gleason grading systems, potentially improving diagnostic efficiency for prostate cancer.
Abstract（参考訳）: 前立腺がんは、先進的な診断ツールを求める主要な健康上の問題である。本研究は, デジタル病理学と人工知能を用いて, 前立腺癌におけるGleason gradingの自動化のための11のディープニューラルネットワークアーキテクチャの可能性について検討した。 AUCMEDIフレームワークに基づく標準化された画像分類パイプラインは,34,264個のアノテートされた組織タイルからなる社内データセットを用いて,ロバストな評価を容易にする。その結果、アーキテクチャ間で異なる感度を示し、ConvNeXtは最大のパフォーマンスを示した。特に、より新しいアーキテクチャは、密接に関連するGleasonグレードを区別することの難しさにもかかわらず、優れたパフォーマンスを実現した。 ConvNeXtモデルは複雑さと一般化可能性のバランスを学ぶことができた。本研究は、Gleason grading system の強化の基礎となり、前立腺癌の診断効率を向上させる可能性がある。

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