論文の概要: Data-driven Nucleus Subclassification on Colon H&E using Style-transferred Digital Pathology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06116v1
- Date: Wed, 15 May 2024 19:33:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 14:19:18.441227
- Title: Data-driven Nucleus Subclassification on Colon H&E using Style-transferred Digital Pathology
- Title（参考訳）: データ駆動型Nucleus subclassification on Colon H&E using Style-transferred Digital Pathology (特集:情報ネットワーク)
- Authors: Lucas W. Remedios, Shunxing Bao, Samuel W. Remedios, Ho Hin Lee, Leon Y. Cai, Thomas Li, Ruining Deng, Nancy R. Newlin, Adam M. Saunders, Can Cui, Jia Li, Qi Liu, Ken S. Lau, Joseph T. Roland, Mary K Washington, Lori A. Coburn, Keith T. Wilson, Yuankai Huo, Bennett A. Landman,
- Abstract要約: H&Eでラベル付け不能な細胞タイプをラベル付けするために、モーダリティ間学習を使用します。
MxIF由来の細胞サブ分類ラベルと組み合わせたリアルな仮想H&Eを合成する。
これは、ヘルパーTと上皮前駆核の細胞型分類をH&E上で提供する最初の研究である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.878770217150166
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding the way cells communicate, co-locate, and interrelate is essential to furthering our understanding of how the body functions. H&E is widely available, however, cell subtyping often requires expert knowledge and the use of specialized stains. To reduce the annotation burden, AI has been proposed for the classification of cells on H&E. For example, the recent Colon Nucleus Identification and Classification (CoNIC) Challenge focused on labeling 6 cell types on H&E of the colon. However, the CoNIC Challenge was unable to classify epithelial subtypes (progenitor, enteroendocrine, goblet), lymphocyte subtypes (B, helper T, cytotoxic T), and connective subtypes (fibroblasts). We use inter-modality learning to label previously un-labelable cell types on H&E. We take advantage of multiplexed immunofluorescence (MxIF) histology to label 14 cell subclasses. We performed style transfer on the same MxIF tissues to synthesize realistic virtual H&E which we paired with the MxIF-derived cell subclassification labels. We evaluated the efficacy of using a supervised learning scheme where the input was realistic-quality virtual H&E and the labels were MxIF-derived cell subclasses. We assessed our model on private virtual H&E and public real H&E. On virtual H&E, we were able to classify helper T cells and epithelial progenitors with positive predictive values of $0.34 \pm 0.15$ (prevalence $0.03 \pm 0.01$) and $0.47 \pm 0.1$ (prevalence $0.07 \pm 0.02$) respectively, when using ground truth centroid information. On real H&E we could classify helper T cells and epithelial progenitors with upper bound positive predictive values of $0.43 \pm 0.03$ (parent class prevalence 0.21) and $0.94 \pm 0.02$ (parent class prevalence 0.49) when using ground truth centroid information. This is the first work to provide cell type classification for helper T and epithelial progenitor nuclei on H&E.
- Abstract（参考訳）: 細胞間のコミュニケーション、共同配置、相互翻訳の仕方を理解することは、身体がどのように機能するかの理解を深めるのに不可欠です。
H&Eは広く利用可能であるが、細胞置換には専門家の知識と特殊な染色が必要であることが多い。
アノテーションの負担を軽減するため、H&E上の細胞の分類にAIが提案されている。
例えば、最近のColon Nucleus Identification and Classification (CoNIC) Challengeでは、大腸のH&Eに6種類の細胞をラベル付けすることに焦点を当てている。
しかし、CoNIC Challengeは上皮サブタイプ(前駆体、エンテロエンドクリン、ゴブレット)、リンパ球サブタイプ(B、ヘルパーT、細胞傷害性T)、結合サブタイプ(線維芽細胞)を分類できなかった。
H&Eでラベル付け不能な細胞タイプをラベル付けするために、モーダリティ間学習を使用します。
我々は14の細胞サブクラスをラベル付けするために多重蛍光(MxIF)組織学を利用する。
我々は,MxIF由来の細胞亜分類ラベルと組み合わせたリアルな仮想H&Eを合成するために,同じMxIF組織上でスタイル転送を行った。
本研究は,MxIF由来の細胞サブクラスをラベルとして,リアル品質の仮想H&Eを用いた教師付き学習手法の有効性を評価した。
我々は、プライベートバーチャルH&EとパブリックリアルH&Eでモデルを評価した。
仮想H&Eでは, 基本真理セントロイド情報を用いた場合, ヘルパーT細胞と上皮前駆体をそれぞれ0.34 \pm 0.15$ (prevalence $0.03 \pm 0.01$) と$0.47 \pm 0.1$ (prevalence $0.07 \pm 0.02$) の正の予測値で分類することができた。
実際のH&Eでは、基底真理セントロイド情報を使用する場合、ヘルパーT細胞と上皮前駆体を0.43 \pm 0.03$(親クラス有病率0.21)と$0.94 \pm 0.02$(親クラス有病率0.49)の上限正の予測値で分類することができる。
これは、ヘルパーTと上皮前駆核の細胞型分類をH&E上で提供する最初の研究である。
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