論文の概要: Hybrid deep learning-based strategy for the hepatocellular carcinoma cancer grade classification of H&E stained liver histopathology images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03084v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 07:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:08.333055
• Title: Hybrid deep learning-based strategy for the hepatocellular carcinoma cancer grade classification of H&E stained liver histopathology images
• Title（参考訳）: H&E染色肝病理像の肝細胞癌分類のためのハイブリッドディープラーニングによる戦略
• Authors: Ajinkya Deshpande, Deep Gupta, Ankit Bhurane, Nisha Meshram, Sneha Singh, Petia Radeva,
• Abstract要約: 肝細胞癌(HCC)は肝癌の一種であり,早期診断が一般的である。 本稿では、トランスファーラーニングを用いて、事前学習された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルから特徴を抽出するハイブリッドディープラーニングベースのアーキテクチャを提案する。 提案したハイブリッドモデルでは,TCGA-LIHCおよびKMCデータベースの事前学習モデルよりも2%,4%の精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.833640239679924
• License:
• Abstract: Hepatocellular carcinoma (HCC) is a common type of liver cancer whose early-stage diagnosis is a common challenge, mainly due to the manual assessment of hematoxylin and eosin-stained whole slide images, which is a time-consuming process and may lead to variability in decision-making. For accurate detection of HCC, we propose a hybrid deep learning-based architecture that uses transfer learning to extract the features from pre-trained convolutional neural network (CNN) models and a classifier made up of a sequence of fully connected layers. This study uses a publicly available The Cancer Genome Atlas Hepatocellular Carcinoma (TCGA-LIHC)database (n=491) for model development and database of Kasturba Gandhi Medical College (KMC), India for validation. The pre-processing step involves patch extraction, colour normalization, and augmentation that results in 3920 patches for the TCGA dataset. The developed hybrid deep neural network consisting of a CNN-based pre-trained feature extractor and a customized artificial neural network-based classifier is trained using five-fold cross-validation. For this study, eight different state-of-the-art models are trained and tested as feature extractors for the proposed hybrid model. The proposed hybrid model with ResNet50-based feature extractor provided the sensitivity, specificity, F1-score, accuracy, and AUC of 100.00%, 100.00%, 100.00%, 100.00%, and 1.00, respectively on the TCGA database. On the KMC database, EfficientNetb3 resulted in the optimal choice of the feature extractor giving sensitivity, specificity, F1-score, accuracy, and AUC of 96.97, 98.85, 96.71, 96.71, and 0.99, respectively. The proposed hybrid models showed improvement in accuracy of 2% and 4% over the pre-trained models in TCGA-LIHC and KMC databases.
• Abstract（参考訳）: 肝細胞癌(Hepatocellular carcinoma, HCC)は, 肝細胞癌の一種であり, 早期診断が一般的である。 HCCの正確な検出のために、トランスファーラーニングを用いて、事前学習された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルと、完全に接続された階層からなる分類器から特徴を抽出するハイブリッドディープラーニングアーキテクチャを提案する。 本研究は,インド・カストゥルバガンディー医科大学(KMC)のモデル開発とデータベースに,TCGA-LIHCデータベース(n=491)を用いた。 事前処理のステップには、パッチ抽出、色正規化、TGAデータセットの3920パッチの増大が含まれる。 CNNベースの事前訓練された特徴抽出器と、カスタマイズされた人工ニューラルネットワークベースの分類器からなるハイブリッドディープニューラルネットワークを5倍のクロスバリデーションを用いて訓練する。 本研究では,8種類の最先端モデルを訓練し,提案したハイブリッドモデルの特徴抽出器として試験する。 提案したResNet50ベースの特徴抽出器を用いたハイブリッドモデルは、TCGAデータベース上でそれぞれ100.00%、100.00%、100.00%、100.00%、1.00の感度、特異性、F1スコア、精度、AUCを提供する。 KMCデータベース上でEfficientNetb3は、感度、特異性、F1スコア、精度、AUCはそれぞれ96.97、98.85、96.71、96.71、0.99の特徴抽出器を最適に選択した。 提案したハイブリッドモデルでは,TCGA-LIHCおよびKMCデータベースの事前学習モデルよりも2%,4%の精度が向上した。

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