論文の概要: MyData: A Comprehensive Database of Mycetoma Tissue Microscopic Images for Histopathological Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12833v1
• Date: Wed, 02 Oct 2024 19:56:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-20 09:40:58.926683
• Title: MyData: A Comprehensive Database of Mycetoma Tissue Microscopic Images for Histopathological Analysis
• Title（参考訳）: MyData: 組織組織像の総合的データベースによる病理組織学的解析
• Authors: Hyam Omar Ali, Romain Abraham, Guillaume Desoubeaux, Ahmed Fahal, Clovis Tauber,
• Abstract要約: Mycetomaは慢性で無視された炎症性疾患であり、熱帯および亜熱帯地域で流行する。 本疾患は真菌(真菌)と放線菌(細菌)の2種類に分類される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34619585024232546
• License:
• Abstract: Mycetoma is a chronic and neglected inflammatory disease prevalent in tropical and subtropical regions. It can lead to severe disability and social stigma. The disease is classified into two types based on the causative microorganisms: eumycetoma (fungal) and actinomycetoma (bacterial). Effective treatment strategies depend on accurately identifying the causative agents. Current identification methods include molecular, cytological, and histopathological techniques, as well as grain culturing. Among these, histopathological techniques are considered optimal for use in endemic areas, but they require expert pathologists for accurate identification, which can be challenging in rural areas lacking such expertise. The advent of digital pathology and automated image analysis algorithms offers a potential solution. This report introduces a novel dataset designed for the automated detection and classification of mycetoma using histopathological images. It includes the first database of microscopic images of mycetoma tissue, detailing the entire pipeline from species distribution and patient sampling to acquisition protocols through histological procedures. The dataset consists of images from 142 patients, totalling 864 images, each annotated with binary masks indicating the presence of grains, facilitating both detection and segmentation tasks.
• Abstract（参考訳）: Mycetomaは慢性で無視された炎症性疾患であり、熱帯および亜熱帯地域で流行する。 重度の障害や社会的汚職につながることがある。 本疾患は真菌(真菌)と放線菌(細菌)の2種類に分類される。 効果的な治療戦略は、原因物質を正確に特定することに依存する。 現在の同定法には、分子、細胞学的、組織学的手法、および穀物培養が含まれる。 これらのうち、病理学的手法は内科領域での使用に最適と考えられるが、正確な同定には専門の病理学者が必要であり、こうした専門知識が欠如している農村部では困難である。 デジタル病理学と自動画像解析アルゴリズムの出現は潜在的な解決策を提供する。 本報告では, 病理組織像を用いた骨髄腫の自動診断・分類のための新しいデータセットについて紹介する。 組織細胞腫組織の顕微鏡画像の最初のデータベースを含み、種分布から患者のサンプリングまで、組織学的手続きを通じてパイプライン全体を詳細に記述している。 このデータセットは、142人の患者の画像で構成され、合計864枚の画像からなり、それぞれに穀物の存在を示す2つのマスクがアノテートされ、検出とセグメンテーションの両方を容易にする。

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