A review and comparison of breast tumor cell nuclei segmentation performances using deep convolutional neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is currently the second most common cause of cancer-related death in women. Presently, the clinical benchmark in cancer diagnosis is tissue biopsy examination. However, the manual process of histopathological analysis is laborious, time-consuming, and limited by the quality of the specimen and the experience of the pathologist. This study's objective was to determine if deep convolutional neural networks can be trained, with transfer learning, on a set of histopathological images independent of breast tissue to segment tumor nuclei of the breast. Various deep convolutional neural networks were evaluated for the study, including U-Net, Mask R-CNN, and a novel network (GB U-Net). The networks were trained on a set of Hematoxylin and Eosin (H&E)-stained images of eight diverse types of tissues. GB U-Net demonstrated superior performance in segmenting sites of invasive diseases (AJI = 0.53, mAP = 0.39 & AJI = 0.54, mAP = 0.38), validated on two hold-out datasets exclusively containing breast tissue images of approximately 7,582 annotated cells. The results of the networks, trained on images independent of breast tissue, demonstrated that tumor nuclei of the breast could be accurately segmented.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».