Predicting Endometrial Cancer Subtypes and Molecular Features from Histopathology Images Using Multi-resolution Deep Learning Models
Notice bibliographique
Résumé
Summary The determination of endometrial carcinoma histological subtypes, molecular subtypes, and mutation status is a critical diagnostic process that directly affects patients’ prognosis and treatment options. Compared to the histopathological approach, however, the availability of molecular subtyping is limited as it can only be accurately obtained by genomic sequencing, which may be cost prohibitive. Here, we implemented a customized multi-resolution deep convolutional neural network, Panoptes, that predicts not only the histological subtypes, but also molecular subtypes and 18 common gene mutations based on digitized H&E stained pathological images. The model achieved high accuracy and generalized well on independent datasets. Our results suggest that Panoptes has potential clinical application of helping pathologists determine molecular subtypes and mutations of endometrial carcinoma without sequencing. Significance Recently, molecular subtyping and mutation status are increasingly utilized in clinical practice as they offer better-informed prognosis and the possibility of individualized therapies for endometrial carcinoma patients. Taking advantage of the multi-resolution nature of the whole slide digital histopathology images, our Panoptes models integrate features of different magnification and make accurate predictions of histological subtypes, molecular subtypes, and key mutations in much faster workflows compared to conventional sequencing-based analyses. Feature extraction and visualization revealed that the model relied on human-interpretable patterns. Overall, our multi-resolution deep learning model is capable of assisting pathologists determine molecular subtypes of endometrial carcinoma, which can potentially accelerate diagnosis process.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».