論文の概要: BlurryScope: a cost-effective and compact scanning microscope for automated HER2 scoring using deep learning on blurry image data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17557v1
- Date: Wed, 23 Oct 2024 04:46:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 17:07:39.325578
- Title: BlurryScope: a cost-effective and compact scanning microscope for automated HER2 scoring using deep learning on blurry image data
- Title（参考訳）: BlurryScope:Blury画像データを用いたディープラーニングを用いたHER2自動スコアリングのための低コストでコンパクトな走査顕微鏡
- Authors: Michael John Fanous, Christopher Michael Seybold, Hanlong Chen, Nir Pillar, Aydogan Ozcan,
- Abstract要約: ブルリスコープ(BlurryScope)は、組織部位の自動検査・解析のための費用効率が高くコンパクトなソリューションである。
BlurryScopeは、特殊なハードウェアとニューラルネットワークベースのモデルを統合して、モーションレッドな組織像を処理する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We developed a rapid scanning optical microscope, termed "BlurryScope", that leverages continuous image acquisition and deep learning to provide a cost-effective and compact solution for automated inspection and analysis of tissue sections. BlurryScope integrates specialized hardware with a neural network-based model to quickly process motion-blurred histological images and perform automated pathology classification. This device offers comparable speed to commercial digital pathology scanners, but at a significantly lower price point and smaller size/weight, making it ideal for fast triaging in small clinics, as well as for resource-limited settings. To demonstrate the proof-of-concept of BlurryScope, we implemented automated classification of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) scores on immunohistochemically (IHC) stained breast tissue sections, achieving concordant results with those obtained from a high-end digital scanning microscope. We evaluated this approach by scanning HER2-stained tissue microarrays (TMAs) at a continuous speed of 5 mm/s, which introduces bidirectional motion blur artifacts. These compromised images were then used to train our network models. Using a test set of 284 unique patient cores, we achieved blind testing accuracies of 79.3% and 89.7% for 4-class (0, 1+, 2+, 3+) and 2-class (0/1+ , 2+/3+) HER2 score classification, respectively. BlurryScope automates the entire workflow, from image scanning to stitching and cropping of regions of interest, as well as HER2 score classification. We believe BlurryScope has the potential to enhance the current pathology infrastructure in resource-scarce environments, save diagnostician time and bolster cancer identification and classification across various clinical environments.
- Abstract（参考訳）: そこで我々は, 高速走査型光学顕微鏡「BlurryScope(BlurryScope)」を開発し, 連続画像取得と深層学習を利用して, 組織断面の自動検査・解析のための低コストでコンパクトなソリューションを提供する。
BlurryScopeは、特殊なハードウェアとニューラルネットワークベースのモデルを統合して、モーションブルーの組織像を迅速に処理し、自動的に病理分類を行う。
このデバイスは、商用のデジタル病理スキャナーに匹敵する速度を提供するが、価格が大幅に低く、サイズ/重量が小さいため、小さなクリニックでの迅速なトリアージやリソース制限の設定に最適である。
ヒト上皮成長因子受容体2(HER2)スコアを免疫組織化学的(IHC)染色乳房組織切片に自動分類し,ハイエンド走査顕微鏡で得られたものと一致した結果を得た。
我々は, HER2-stained tissue microarray (TMAs) を5mm/s連続速度で走査し, 双方向動作のぼかしアーティファクトを導入した。
これらの妥協されたイメージは、ネットワークモデルをトレーニングするために使用されました。
284個の患者コアを用いて,4クラス (0, 1+, 2+, 3+) および2クラス (0/1+, 2+/3+) HER2スコア分類において, ブラインドテスト精度79.3%, 89.7%を達成した。
BlurryScopeは、画像スキャンから興味のある領域のトリミング、HER2スコアの分類まで、ワークフロー全体を自動化します。
われわれはBlurryScopeが、資源不足環境における現在の病理基盤を強化し、診断医の時間を節約し、様々な臨床環境におけるがんの同定と分類を促進する可能性を秘めていると考えている。
関連論文リスト
- A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns [69.19631302047569]
ディープニューラルネットワークは、アンダーサンプル計測から高忠実度画像を再構成する大きな可能性を示している。
我々のモデルは、離散化に依存しないアーキテクチャであるニューラル演算子に基づいている。
我々の推論速度は拡散法よりも1,400倍速い。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:03:57Z) - DiffKillR: Killing and Recreating Diffeomorphisms for Cell Annotation in Dense Microscopy Images [105.46086313858062]
DiffKillRは、アーチェタイプマッチングと画像登録タスクの組み合わせとして、セルアノテーションを再構成する新しいフレームワークである。
我々はDiffKillRの理論的性質について論じ、それを3つの顕微鏡タスクで検証し、既存の教師付き・半教師なし・教師なしの手法に対する利点を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-04T00:38:29Z) - Super-resolution of biomedical volumes with 2D supervision [84.5255884646906]
超解像のための仮設スライス拡散は、生物学的標本のすべての空間次元にわたるデータ生成分布の固有同値性を利用する。
我々は,高解像度2次元画像の高速取得を特徴とするSliceRの組織学的刺激(SRH)への応用に着目する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T02:41:55Z) - Style transfer between Microscopy and Magnetic Resonance Imaging via
Generative Adversarial Network in small sample size settings [49.84018914962972]
磁気共鳴イメージング(MRI)のクロスモーダル増強と、同じ組織サンプルに基づく顕微鏡イメージングが期待できる。
コンディショナル・ジェネレーティブ・逆境ネットワーク (cGAN) アーキテクチャを用いて, コーパス・カロサムのMRI画像から顕微鏡組織像を生成する方法を検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-16T13:58:53Z) - Cross-modulated Few-shot Image Generation for Colorectal Tissue
Classification [58.147396879490124]
XM-GANと名づけられた少数ショット生成法は,1塩基と1対の参照組織像を入力とし,高品質で多様な画像を生成する。
我々の知る限りでは、大腸組織像の少数ショット生成を最初に調査した人物である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T17:50:30Z) - Stain-invariant self supervised learning for histopathology image
analysis [74.98663573628743]
乳がんのヘマトキシリンおよびエオシン染色像におけるいくつかの分類課題に対する自己監督アルゴリズムを提案する。
本手法は,いくつかの乳がんデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-14T18:16:36Z) - Preservation of High Frequency Content for Deep Learning-Based Medical
Image Classification [74.84221280249876]
大量の胸部ラジオグラフィーの効率的な分析は、医師や放射線技師を助けることができる。
本稿では,視覚情報の効率的な識別と符号化のための離散ウェーブレット変換(DWT)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-08T15:29:54Z) - Increasing a microscope's effective field of view via overlapped imaging
and machine learning [4.23935174235373]
この研究は、高効率自動検体分析のために単一のセンサー上で複数の独立した視野を重畳するマルチレンズ顕微鏡イメージングシステムを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-10T22:52:36Z) - Scope2Screen: Focus+Context Techniques for Pathology Tumor Assessment in
Multivariate Image Data [0.0]
Scope2Screenは、全スライディング、ハイプレックス、組織像のフォーカス+コンテキスト探索とアノテーションのためのスケーラブルなソフトウェアシステムである。
我々のアプローチは、数百万のセルを含む1チャンネルあたり109ピクセル以上の100GBの画像を分析するためにスケールする。
単細胞および組織レベルで機能する対話型レンズ技術を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-10T18:34:13Z) - A parameter refinement method for Ptychography based on Deep Learning
concepts [55.41644538483948]
伝播距離、位置誤差、部分的コヒーレンスにおける粗いパラメトリゼーションは、しばしば実験の生存性を脅かす。
最新のDeep Learningフレームワークは、セットアップの不整合を自律的に補正するために使用され、ポチコグラフィーの再構築の質が向上する。
我々は,elettra シンクロトロン施設のツインミックビームラインで取得した合成データセットと実データの両方でシステムをテストした。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-18T10:15:17Z) - Microscopic fine-grained instance classification through deep attention [7.50282814989294]
限られたサンプルを用いた微視的画像データのきめ細かい分類は、コンピュータビジョンとバイオメディカルイメージングにおいて未解決の問題である。
本稿では,エンドツーエンドで2つのタスクを同時に実行する,シンプルで効果的なディープネットワークを提案する。
その結果、堅牢だが軽量なエンドツーエンドのトレーニング可能なディープネットワークが実現し、最先端の結果が得られます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-06T15:29:58Z) - Recognizing Magnification Levels in Microscopic Snapshots [2.6234848946076785]
デジタルイメージングはコンピュータビジョンと機械学習を、病理画像を分析する新しいツールに変えた。
デジタル画像の最近の進歩は、コンピュータビジョンと機械学習を、病理画像を分析するための新しいツールに変えた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-07T20:48:29Z) - Segmentation of Cellular Patterns in Confocal Images of Melanocytic
Lesions in vivo via a Multiscale Encoder-Decoder Network (MED-Net) [2.0487455621441377]
マルチスケールデコーダネットワーク(MED-Net)は,パターンのクラスに定量的なラベル付けを行う。
メラノサイト病変の117個の反射共焦点顕微鏡(RCM)モザイクの非重畳分割について,本モデルを訓練・試験した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-03T22:34:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。