利用感兴趣区域提议的增强有丝分裂细胞计数
计算机视觉与模式识别
2020-01-06 v1
摘要
包括大多数肿瘤分级系统在内的肿瘤组织病理学预后基于若干标准。其中最重要的可能是有丝分裂象的数量，最常确定为有丝分裂计数(MC)，即 10 个连续高倍视野内的有丝分裂象数目。通常需选取有丝分裂活动最高的区域进行 MC。然而，由于有丝分裂活动事先未知，该区域的任意选择被认为是预后和分级中高变异性的一个重要原因。本工作中，我们提出一种算法方案：首先基于深度卷积网络计算有丝分裂细胞图；第二步利用该图构建有丝分裂活动估计；最后，选取代表十个高倍视野大小且总体有丝分裂活动最高的图像片段作为专家 MC 判定的区域提议。我们使用 32 张完全标注的全切片图像数据集评估该方法，其中 22 张用于网络训练，10 张用于测试。我们发现有丝分裂计数估计的相关系数为 r=0.936。
引用
@article{arxiv.1810.00850,
title = {Augmented Mitotic Cell Count using Field Of Interest Proposal},
author = {Marc Aubreville and Christof A. Bertram and Robert Klopfleisch and Andreas Maier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.00850},
year = {2020}
}
备注
6 pages, submitted to BVM 2019 (bvm-workshop.org)