Deep Features for Tissue-Fold Detection in Histopathology Images
Notice bibliographique
Résumé
Whole slide imaging (WSI) refers to the digitization of a tissue specimen which enables pathologists to explore high-resolution images on a monitor rather than through a microscope. The formation of tissue folds occur during tissue processing. Their presence may not only cause out-of-focus digitization but can also negatively affect the diagnosis in some cases. In this paper, we have compared five pre-trained convolutional neural networks (CNNs) of different depths as feature extractors to characterize tissue folds. We have also explored common classifiers to discriminate folded tissue against the normal tissue in hematoxylin and eosin (H\&E) stained biopsy samples. In our experiments, we manually select the folded area in roughly 2.5mm $\times$ 2.5mm patches at $20$x magnification level as the training data. The ``DenseNet'' with 201 layers alongside an SVM classifier outperformed all other configurations. Based on the leave-one-out validation strategy, we achieved $96.3\%$ accuracy, whereas with augmentation the accuracy increased to $97.2\%$. We have tested the generalization of our method with five unseen WSIs from the NIH (National Cancer Institute) dataset. The accuracy for patch-wise detection was $81\%$. One folded patch within an image suffices to flag the entire specimen for visual inspection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».