論文の概要: Immunocto: a massive immune cell database auto-generated for histopathology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02618v2
- Date: Fri, 28 Feb 2025 11:06:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-03 13:37:33.228225
- Title: Immunocto: a massive immune cell database auto-generated for histopathology
- Title（参考訳）: 免疫組織学のために自動生成された巨大免疫細胞データベースImmunocto
- Authors: Mikaël Simard, Zhuoyan Shen, Konstantin Bräutigam, Rasha Abu-Eid, Maria A. Hawkins, Charles-Antoine Collins-Fekete,
- Abstract要約: イムノクトは、6,848,454個のヒト細胞とオブジェクトを自動生成するデータベースです。
各セルに対して、64$times$64ピクセル、$mathbf40times$倍率で2$H&E画像と、核とラベルのバイナリマスクを提供する。
免疫細胞で訓練された深層学習モデルは、リンパ球検出のための最先端のパフォーマンスをもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: With the advent of novel cancer treatment options such as immunotherapy, studying the tumour immune micro-environment (TIME) is crucial to inform on prognosis and understand potential response to therapeutic agents. A key approach to characterising the TIME may be through combining (1) digitised microscopic high-resolution optical images of hematoxylin and eosin (H&E) stained tissue sections obtained in routine histopathology examinations with (2) automated immune cell detection and classification methods. In this work, we introduce a workflow to automatically generate robust single cell contours and labels from dually stained tissue sections with H&E and multiplexed immunofluorescence (IF) markers. The approach harnesses the Segment Anything Model and requires minimal human intervention compared to existing single cell databases. With this methodology, we create Immunocto, a massive, multi-million automatically generated database of 6,848,454 human cells and objects, including 2,282,818 immune cells distributed across 4 subtypes: CD4$^+$ T cell lymphocytes, CD8$^+$ T cell lymphocytes, CD20$^+$ B cell lymphocytes, and CD68$^+$/CD163$^+$ macrophages. For each cell, we provide a 64$\times$64 pixels$^2$ H&E image at $\mathbf{40}\times$ magnification, along with a binary mask of the nucleus and a label. The database, which is made publicly available, can be used to train models to study the TIME on routine H&E slides. We show that deep learning models trained on Immunocto result in state-of-the-art performance for lymphocyte detection. The approach demonstrates the benefits of using matched H&E and IF data to generate robust databases for computational pathology applications.
- Abstract（参考訳）: 免疫療法などの新しいがん治療オプションの出現に伴い、腫瘍免疫マイクロ環境(TIME)の研究は予後を知らせ、治療薬に対する潜在的反応を理解するために重要である。
TIMEを特徴づけるための重要なアプローチは、(1)ヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色組織断面のデジタル化による高分解能光学像と(2)免疫細胞の自動検出と分類法を組み合わせることである。
本研究では,H&EとIFマーカーを併用した二重染色組織から,堅牢な単一細胞輪郭とラベルを自動生成するワークフローを提案する。
このアプローチは、Segment Anything Modelを活用し、既存のシングルセルデータベースと比較して、人間の介入を最小限にする必要がある。
本手法により,CD4$^+$T細胞リンパ球,CD8$^+$T細胞リンパ球,CD20$^+$B細胞リンパ球,CD68$^+$/CD163$^+$マクロファージの4つのサブタイプに分布する2,282,818個の免疫細胞を含む,6,848,454個のヒト細胞とオブジェクトの大量かつ多量に生成されたデータベースであるImmuctoを作成した。
各セルに対して、64$\times$64ピクセル=^2$ H&Eイメージを$\mathbf{40}\times$倍率で提供します。
データベースは公開されており、モデルをトレーニングして、通常のH&EスライドでTIMEを研究するために使用することができる。
本研究は,免疫細胞を用いた深層学習モデルにより,リンパ球検出の最先端性能が得られたことを示す。
提案手法は,H&E と IF データをマッチングして,計算病理学応用のための堅牢なデータベースを生成するという利点を実証するものである。
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