論文の概要: BlurryScope enables compact, cost-effective scanning microscopy for HER2 scoring using deep learning on blurry images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17557v2
• Date: Wed, 06 Aug 2025 04:42:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 15:43:07.503077
• Title: BlurryScope enables compact, cost-effective scanning microscopy for HER2 scoring using deep learning on blurry images
• Title（参考訳）: BlurryScopeは、ぼかし画像の深層学習を用いたHER2スコアのためのコンパクトで費用効率のよい走査顕微鏡を実現する
• 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。 ヒト上皮成長因子受容体2(HER2)スコアの自動分類を行った。 4クラス (0, 1+, 2+, 3+) と2クラス (0/1+, 2+/3+) のHER2分類では, 79.3%, 89.7%の精度が得られた。
• 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. This device offers comparable speed to commercial digital pathology scanners, but at a significantly lower price point and smaller size/weight. Using BlurryScope, we implemented automated classification of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) scores on motion-blurred images of immunohistochemically (IHC) stained breast tissue sections, achieving concordant results with those obtained from a high-end digital scanning microscope. Using a test set of 284 unique patient cores, we achieved testing accuracies of 79.3% and 89.7% for 4-class (0, 1+, 2+, 3+) and 2-class (0/1+, 2+/3+) HER2 classification, respectively. BlurryScope automates the entire workflow, from image scanning to stitching and cropping, as well as HER2 score classification.
• 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。 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、価格は大幅に低く、サイズ/重量も小さい。 BlurryScopeを用いて,ヒト上皮成長因子受容体2(HER2)スコアの自動分類を行った。 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分類において, 79.3%, 89.7%の精度試験を行った。 BlurryScopeは、画像スキャンから縫製、収穫まで、ワークフロー全体を自動化し、HER2スコアの分類も行う。

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