Automated Identification of Myenteric Ganglia in Histopathology Images for the Study of Hirschsprung’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Automating digital pathology processing to identify ganglia in seromuscularbiopsies from patients with Hirschsprung's disease (HSCR) may be able to provide objective measures and minimize evaluation time for expert pathologists.This adjunctive tool has the potential to improve surgical success for treatment.With thirty patient images, we proposed and evaluated an image processing pipeline that identifies colon tissue structures containing myenteric ganglia.This is an undertaking that is the first of its kind.From whole slide images (WSIs) of calretinin-stained colon sections, we initially segmented the muscularis propria using a convolutional neural network (CNN) resulting in a mean inclusion of myenteric plexus of 95.96%.Then, colour thresholding identified myenteric plexus regions with a mean inclusion of ganglia of 99.2%.Finally, within these ideal search spaces, we segmented and classified ganglia candidates to achieve an overall mean precision and recall of 64.8% and 80.2%, respectively.Preliminary results encourage further development of these algorithms.I am fortunate and blessed to have some incredible pillars of support.Thank you to my thesis supervisors, Prof. Adrian Chan and Prof. Eranga Ukwatta, for their guidance and help with my
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».