Compound computer vision workflow for efficient and automated immunohistochemical analysis of whole slide images
Notice bibliographique
Résumé
Aims Immunohistochemistry (IHC) assessment of tissue is a central component of the modern pathology workflow, but quantification is challenged by subjective estimates by pathologists or manual steps in semi-automated digital tools. This study integrates various computer vision tools to develop a fully automated workflow for quantifying Ki-67, a standard IHC test used to assess cell proliferation on digital whole slide images (WSIs). Methods We create an automated nuclear segmentation strategy by deploying a Mask R-CNN classifier to recognise and count 3,3′-diaminobenzidine positive and negative nuclei. To further improve automation, we replaced manual selection of regions of interest (ROIs) by aligning Ki-67 WSIs with corresponding H&E-stained sections, using scale-invariant feature transform (SIFT) and a conventional histomorphological convolutional neural networks to define tumour-rich areas for quantification. Results The Mask R-CNN was tested on 147 images generated from 34 brain tumour Ki-67 WSIs and showed a high concordance with aggregate pathologists’ estimates ( <m:math xmlns:m="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <m:mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <m:mrow> <m:mi>n</m:mi> <m:mo>=</m:mo> <m:mn>3</m:mn> </m:mrow> </m:mstyle> </m:math> assessors; <m:math xmlns:m="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <m:mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <m:mrow> <m:mi>y</m:mi> <m:mo>=</m:mo> <m:mn>0.9712</m:mn> <m:mi>x</m:mi> <m:mo>−</m:mo> <m:mn>1.945</m:mn> <m:mo>,</m:mo> </m:mrow> </m:mstyle> </m:math> r=0.9750). Concordance of each assessor’s Ki-67 estimates was higher when compared with the Mask R-CNN than between individual assessors (r avg =0.9322 vs 0.8703; p=0.0213). Coupling the Mask R-CNN with SIFT-CNN workflow demonstrated ROIs can be automatically chosen and partially sampled to improve automation and dramatically decrease computational time (average: 88.55–19.28 min; p<0.0001). Conclusions We show how innovations in computer vision can be serially compounded to automate and improve implementation in clinical workflows. Generalisation of this approach to other ancillary studies has significant implications for computational pathology.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».