論文の概要: On the Value of PHH3 for Mitotic Figure Detection on H&E-stained Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19899v1
- Date: Fri, 28 Jun 2024 13:07:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 16:50:10.496274
- Title: On the Value of PHH3 for Mitotic Figure Detection on H&E-stained Images
- Title（参考訳）: H&E画像における相似図形検出のためのPHH3の値について
- Authors: Jonathan Ganz, Christian Marzahl, Jonas Ammeling, Barbara Richter, Chloé Puget, Daniela Denk, Elena A. Demeter, Flaviu A. Tabaran, Gabriel Wasinger, Karoline Lipnik, Marco Tecilla, Matthew J. Valentine, Michael J. Dark, Niklas Abele, Pompei Bolfa, Ramona Erber, Robert Klopfleisch, Sophie Merz, Taryn A. Donovan, Samir Jabari, Christof A. Bertram, Katharina Breininger, Marc Aubreville,
- Abstract要約: ヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染色スライスで観察されるミトティックフィギュア(MFs)の数は重要な予後マーカーである。
本研究は,PHH3によるMFアノテーションがレータ間信頼性およびオブジェクトレベルの一致に与える影響を解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2614495701862515
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The count of mitotic figures (MFs) observed in hematoxylin and eosin (H&E)-stained slides is an important prognostic marker as it is a measure for tumor cell proliferation. However, the identification of MFs has a known low inter-rater agreement. Deep learning algorithms can standardize this task, but they require large amounts of annotated data for training and validation. Furthermore, label noise introduced during the annotation process may impede the algorithm's performance. Unlike H&E, the mitosis-specific antibody phospho-histone H3 (PHH3) specifically highlights MFs. Counting MFs on slides stained against PHH3 leads to higher agreement among raters and has therefore recently been used as a ground truth for the annotation of MFs in H&E. However, as PHH3 facilitates the recognition of cells indistinguishable from H&E stain alone, the use of this ground truth could potentially introduce noise into the H&E-related dataset, impacting model performance. This study analyzes the impact of PHH3-assisted MF annotation on inter-rater reliability and object level agreement through an extensive multi-rater experiment. We found that the annotators' object-level agreement increased when using PHH3-assisted labeling. Subsequently, MF detectors were evaluated on the resulting datasets to investigate the influence of PHH3-assisted labeling on the models' performance. Additionally, a novel dual-stain MF detector was developed to investigate the interpretation-shift of PHH3-assisted labels used in H&E, which clearly outperformed single-stain detectors. However, the PHH3-assisted labels did not have a positive effect on solely H&E-based models. The high performance of our dual-input detector reveals an information mismatch between the H&E and PHH3-stained images as the cause of this effect.
- Abstract（参考訳）: ヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染色スライスで観察されるミトティックフィギュア(MFs)の数は、腫瘍細胞増殖の指標として重要な予後マーカーである。
しかし、MFの識別は、低レーダ間合意が知られている。
ディープラーニングアルゴリズムはこのタスクを標準化できますが、トレーニングと検証には大量の注釈付きデータが必要です。
さらに、アノテーションプロセス中に導入されたラベルノイズは、アルゴリズムの性能を阻害する可能性がある。
H&Eとは異なり、ミトーシス特異的抗体ホスホヒストンH3(PHH3)はMFを特異的に強調する。
PHH3に対して染色されたスライド上のMFをカウントすると、ラッカー間の合意が高くなるため、最近ではH&EにおけるMFのアノテーションの基礎的真実として使われている。
しかし、PHH3はH&E染色と区別できない細胞の認識を促進するため、この基底的真実の使用はH&E関連データセットにノイズをもたらす可能性があり、モデルの性能に影響を及ぼす。
本研究では, PHH3を用いたMFアノテーションが, 広範囲なマルチレータ実験を通じて, レータ間信頼性およびオブジェクトレベルの一致に与える影響を解析した。
PHH3ラベリングでは,アノテータのオブジェクトレベルの一致が増加した。
その結果, PHH3によるラベル付けがモデルの性能に与える影響を調べるため, MF検出器の評価を行った。
さらに、H&Eで用いられるPHH3補助ラベルの解釈シフトを調べるために、新しいデュアルステインMF検出器が開発された。
しかし、PHH3を補助するラベルは、H&Eモデルのみに肯定的な影響を与えなかった。
両入力検出器の高性能化により,H&E画像とPHH3画像との情報ミスマッチが原因であることが判明した。
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