IHC Color Histograms for Unsupervised Ki67 Proliferation Index Calculation
Notice bibliographique
Résumé
Automated image analysis tools for Ki67 breast cancer digital pathology images would have significant value if integrated into diagnostic pathology workflows. Such tools would reduce the workload of pathologists, while improving efficiency, and accuracy. Developing tools that are robust and reliable to multicentre data is challenging, however, differences in staining protocols, digitization equipment, staining compounds, and slide preparation can create variabilities in image quality and color across digital pathology datasets. In this work, a novel unsupervised color separation framework based on the IHC color histogram (IHCCH) is proposed for the robust analysis of Ki67 and hematoxylin stained images in multicentre datasets. An “overstaining” threshold is implemented to adjustforbackgroundoverstaining,andanautomatednucleiradiusestimatorisdesigned to improve nuclei detection. Proliferation index and F1 scores were compared between the proposed method and manually labeled ground truth data for 30 TMA cores that have ground truths for Ki67+ and Ki67− nuclei. The method accurately quantified the PI over the dataset, with an average proliferation index difference of 3.25%. To ensure the method generalizes to new, diverse datasets, 50 Ki67 TMAs from the Protein Atlas were used to test the validated approach. As the ground truth for this dataset is PI ranges, the automated result was compared to the PI range. The proposed method correctly classified 74 out of 80 TMA images, resulting in a 92.5% accuracy. In addition to these validations experiments, performance was compared to two color-deconvolution based methods, and to six machine learning classifiers. In all cases, the proposed work maintained more consistent (reproducible) results, and higher PI quantification accuracy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».