An Automated Tool to Assess Air Space Size in Histopathology Images of Lung Tissue
Notice bibliographique
Résumé
The mean linear intercept (MLI) score is a useful and common approach for quantifying lung structure in histopathological images. In this paper, we describe a computer tool to determine the MLI score in a fully automated manner. A multiresolution semantic segmentation approach is used to segment the various structures within whole slide images (WSIs) of the lungs. Next, multiple field-of-view (FOV) images from the original WSI and masks are extracted. The extracted FOVs are screened, rejecting images that contain bronchi or blood vessels within the region of interest and accepting those that remain. The accepted FOVs are then used to calculate the MLI score using an intersection counting approach. The automated tool was tested using 20 WSIs from mice that were exposed to one of four conditions that affected their lung structure. The root-mean-squared deviation between the MLI score of our proposed method and a human rater was 5.73 (standard deviation 5.65), and there was a very strong correlation (r=0.9931). The proposed automated tool provides an efficient, accurate, and accessible method that could replace current manual and semi-automated techniques.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».