論文の概要: Image segmentation of treated and untreated tumor spheroids by Fully Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01105v1
• Date: Thu, 2 May 2024 09:14:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 17:13:51.769380
• Title: Image segmentation of treated and untreated tumor spheroids by Fully Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 完全畳み込みネットワークによる治療・未治療腫瘍球状体のイメージセグメンテーション
• Authors: Matthias Streller, Soňa Michlíková, Willy Ciecior, Katharina Lönnecke, Leoni A. Kunz-Schughart, Steffen Lange, Anja Voss-Böhme,
• Abstract要約: MCTS(Multicellular tumor spheroids)は、放射線(化学)療法の効果を評価するための先進的な細胞培養系である。 我々は2つの完全畳み込みネットワーク(UNetとHRNet)を訓練し、未処理および処理されたMCTSの自動セグメンテーションを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multicellular tumor spheroids (MCTS) are advanced cell culture systems for assessing the impact of combinatorial radio(chemo)therapy. They exhibit therapeutically relevant in-vivo-like characteristics from 3D cell-cell and cell-matrix interactions to radial pathophysiological gradients related to proliferative activity and nutrient/oxygen supply, altering cellular radioresponse. State-of-the-art assays quantify long-term curative endpoints based on collected brightfield image time series from large treated spheroid populations per irradiation dose and treatment arm. Here, spheroid control probabilities are documented analogous to in-vivo tumor control probabilities based on Kaplan-Meier curves. This analyses require laborious spheroid segmentation of up to 100.000 images per treatment arm to extract relevant structural information from the images, e.g., diameter, area, volume and circularity. While several image analysis algorithms are available for spheroid segmentation, they all focus on compact MCTS with clearly distinguishable outer rim throughout growth. However, treated MCTS may partly be detached and destroyed and are usually obscured by dead cell debris. We successfully train two Fully Convolutional Networks, UNet and HRNet, and optimize their hyperparameters to develop an automatic segmentation for both untreated and treated MCTS. We systematically validate the automatic segmentation on larger, independent data sets of spheroids derived from two human head-and-neck cancer cell lines. We find an excellent overlap between manual and automatic segmentation for most images, quantified by Jaccard indices at around 90%. For images with smaller overlap of the segmentations, we demonstrate that this error is comparable to the variations across segmentations from different biological experts, suggesting that these images represent biologically unclear or ambiguous cases.
• Abstract（参考訳）: MCTS(Multicellular tumor spheroids)は、組換え放射線(化学)療法の影響を評価するための先進的な細胞培養系である。 3D細胞と細胞-マトリクス相互作用から、増殖活性と栄養/酸素供給に関連する放射能生理学的勾配、細胞ラジオ応答を変化させる3D細胞-細胞-細胞-マトリクス相互作用まで、治療学的に関連するin-vivo様特性を示す。 State-of-the-art Assaysは、放射線線量および治療アーム当たりの大量の球状体集団から収集された明るい視野画像時系列に基づいて、長期的治療エンドポイントを定量化する。 ここで、スフェロイド制御確率は、カプラン・マイアー曲線に基づく生体内腫瘍制御確率と類似している。 この分析では、画像、例えば直径、面積、体積、円形から関連した構造情報を抽出するために、処理腕あたりの最大100.000個の球面分割が必要となる。 いくつかの画像解析アルゴリズムは球状セグメンテーションに利用できるが、これらは全て成長を通してはっきりと区別可能な外縁を持つコンパクトMCTSに焦点を当てている。 しかし、MCTSは部分的に取り除かれ破壊され、通常は死んだ細胞の破片によって隠蔽される。 UNetとHRNetの2つの完全畳み込みネットワークをトレーニングし、そのハイパーパラメータを最適化し、未処理および処理されたMCTSの自動セグメンテーションを開発する。 2つのヒト頭頸部癌細胞株由来のスフェロイドの大きな独立データセットに対する自動セグメンテーションを系統的に検証した。 Jaccardのインデックスによって約90%の精度で定量化され,ほとんどの画像に対して手動と自動セグメンテーションの間に優れた重なりがあることがわかった。 分割の重複が小さい画像の場合、この誤差は異なる生物学的専門家の分割のばらつきに匹敵するものであり、これらの画像は生物学的に不明瞭または曖昧なケースを表すことを示唆している。

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