乳腺癌中达到病理医生水平性能的核多形性谱自动评分
图像与视频处理
2020-12-25 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
核多形性（nuclear pleomorphism）此处定义为肿瘤细胞核整体外观异常的程量，是乳腺癌三级分级的组成部分之一。鉴于核多形性反映连续的变异谱，我们在多位病理医生集体知识所涵盖的大量肿瘤区域上训练了一个深度神经网络，而不将该网络约束于传统的三分类。我们还提出了一种补充方法，讨论以正常上皮作为基线的额外益处，遵循常规临床实践中病理医生以正常乳腺上皮作比对来给肿瘤核多形性评分的训练方式。在多项实验中，相较于十位和四位病理医生，我们的全自动化方法在选定兴趣区域以及全切片图像上均能取得顶尖的病理医生水平性能。
引用
@article{arxiv.2012.04974,
title = {Automated Scoring of Nuclear Pleomorphism Spectrum with Pathologist-level Performance in Breast Cancer},
author = {Caner Mercan and Maschenka Balkenhol and Roberto Salgado and Mark Sherman and Philippe Vielh and Willem Vreuls and Antonio Polonia and Hugo M. Horlings and Wilko Weichert and Jodi M. Carter and Peter Bult and Matthias Christgen and Carsten Denkert and Koen van de Vijver and Jeroen van der Laak and Francesco Ciompi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.04974},
year = {2020}
}
备注
16 pages, 11 figures