論文の概要: Deep Learning for Classification of Inflammatory Bowel Disease Activity in Whole Slide Images of Colonic Histopathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19690v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 17:00:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:36:28.162704
• Title: Deep Learning for Classification of Inflammatory Bowel Disease Activity in Whole Slide Images of Colonic Histopathology
• Title（参考訳）: 大腸病理組織の全スライス画像における炎症性腸疾患の分類のための深層学習
• Authors: Amit Das, Tanmay Shukla, Naofumi Tomita, Ryland Richards, Laura Vidis, Bing Ren, Saeed Hassanpour,
• Abstract要約: ヘマトキシリンおよびエオシン含有スライド画像中の活性度を分類する深層学習モデルを開発した。 2018年と2019年にダートマス・ヒッチコック医療センターで治療を受けた636例のうち,2,077例のWSIを使用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.311734750818073
• License:
• Abstract: Grading inflammatory bowel disease (IBD) activity using standardized histopathological scoring systems remains challenging due to resource constraints and inter-observer variability. In this study, we developed a deep learning model to classify activity grades in hematoxylin and eosin-stained whole slide images (WSIs) from patients with IBD, offering a robust approach for general pathologists. We utilized 2,077 WSIs from 636 patients treated at Dartmouth-Hitchcock Medical Center in 2018 and 2019, scanned at 40x magnification (0.25 micron/pixel). Board-certified gastrointestinal pathologists categorized the WSIs into four activity classes: inactive, mildly active, moderately active, and severely active. A transformer-based model was developed and validated using five-fold cross-validation to classify IBD activity. Using HoVerNet, we examined neutrophil distribution across activity grades. Attention maps from our model highlighted areas contributing to its prediction. The model classified IBD activity with weighted averages of 0.871 [95% Confidence Interval (CI): 0.860-0.883] for the area under the curve, 0.695 [95% CI: 0.674-0.715] for precision, 0.697 [95% CI: 0.678-0.716] for recall, and 0.695 [95% CI: 0.674-0.714] for F1-score. Neutrophil distribution was significantly different across activity classes. Qualitative evaluation of attention maps by a gastrointestinal pathologist suggested their potential for improved interpretability. Our model demonstrates robust diagnostic performance and could enhance consistency and efficiency in IBD activity assessment.
• Abstract（参考訳）: 標準化された病理組織学的評価システムを用いた炎症性腸疾患(IBD)の活動は,資源制約とサーバ間変動が原因で依然として困難である。 本研究では,IBD患者からヘマトキシリンおよびエオシン含有全スライド画像(WSI)の活性度を分類する深層学習モデルを開発した。 2018年と2019年にダートマス・ヒッチコック医療センターで治療を受けた636例のうち,2,077例のWSIを使用し,40倍(0.25ミクロン/ピクセル)でスキャンした。 胃腸病理医は,WSIsを非活性,軽度活性,中等活性,重度活性の4つのクラスに分類した。 IBD活性を分類するために5倍のクロスバリデーションを用いてトランスフォーマーモデルを開発し,検証した。 HoVerNetを用いて好中球の活性度分布を検討した。 我々のモデルからの注意マップは、その予測に寄与する領域を強調した。 このモデルでは、曲線下の領域は0.871[95%信頼区間(CI):0.860-0.883]、精度は0.695(95%CI:0.674-0.715)、リコールは0.697(95%CI:0.678-0.716)、F1スコアは0.695(95%CI:0.674-0.714)である。 好中球分布は, 活動階級によって大きく異なっていた。 消化管病理医によるアテンションマップの質的評価から,解釈可能性の向上の可能性が示唆された。 本モデルでは, 診断性能が良好であり, IBD活動評価の一貫性と効率性を高めることができる。

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