論文の概要: Quantifying Cancer Likeness: A Statistical Approach for Pathological Image Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01391v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 09:57:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 21:19:25.893301
- Title: Quantifying Cancer Likeness: A Statistical Approach for Pathological Image Diagnosis
- Title（参考訳）: 癌類似性の定量化 : 病理画像診断への統計的アプローチ
- Authors: Toshiki Kindo,
- Abstract要約: 提案手法は,エビデンスベースの医学に基づく統計理論に基づいて構築される。
本手法は癌分類タスクにおいて0.95以上の区切りAUCを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.44755919161855
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a new statistical approach to automatically identify cancer regions in pathological images. The proposed method is built from statistical theory in line with evidence-based medicine. The two core technologies are the classification information of image features, which was introduced based on information theory and which cancer features take positive values, normal features take negative values, and the calculation technique for determining their spatial distribution. This method then estimates areas where the classification information content shows a positive value as cancer areas in the pathological image. The method achieves AUCs of 0.95 or higher in cancer classification tasks. In addition, the proposed method has the practical advantage of not requiring a precise demarcation line between cancer and normal. This frees pathologists from the monotonous and tedious work of building consensus with other pathologists.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,病理画像中の癌領域を自動的に同定する新しい統計手法を提案する。
提案手法は,エビデンスベースの医学に基づく統計理論に基づいて構築される。
2つの中心となる技術は画像の特徴の分類情報であり、それは情報理論に基づいて導入され、がんの特徴が正の値を取るか、正常特徴が負の値を取るか、空間分布を決定するための計算技術である。
次に、分類情報内容が病理画像中の癌領域として正の値を示す領域を推定する。
この方法はがん分類タスクにおいて0.95以上のAUCを達成する。
さらに, 本手法は, 癌と正常の正確な境界線を必要としないという実用的利点がある。
これにより、病理学者は、他の病理学者とのコンセンサスを構築するという単調で退屈な作業から解放される。
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