Auto-Analysis for Ki-67 Indices of Breast Cancer Using Specified Computer Software and a Virtual Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Ki-67 index is one of important markers that is correlated with chemotherapy response and prognosis of breast cancer patients. However, Ki-67 index is not easily provided and are limited by intra-observer error and potentially subjective decision making. We performed this study to develop an objective auto-analysis system to count Ki-67 indices. A total of185 invasive breast cancer cases were used. Immunohistochemical staining was performed using auto-stainer and MIB-1 antibody. The results were stored digitally by virtual microscopy and auto-analyzed by Genie/Aperio software (Vista, CA, USA). As for Ki-67 indices, a good correlation was observed between direct ocular observations and auto-analysis techniques (r = 0.94, p < 0.001). The index examined by auto-analysis was significantly correlated with nuclear atypia, mitotic counts, and nuclear grade of pT1 breast cancers. Auto-analysis of 5 high power fields was better correlated with nuclear grade than that of whole fields. Further, the Ki-67 index was better correlated with mitotic counts than with nuclear atypia.Auto-analysis can provide results concordant with those obtained by direct ocular observation in a short time. Auto-analysis is more likely to result in an objective observation and provide a means by which to standardize methods for immunohistochemical Ki-67 indices of breast cancer.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».