Generalisability av algoritmer för binär cancer vs. ingen cancerklassificering är okänd för kliniskt mer betydande multi-class scenarier där mellanliggande kategorier har olika riskfaktorer och behandlingsstrategier. Vi presenterar ett system som klassificerar hela bildbilder (WSI) av bröstbiopsier i fem diagnostiska kategorier. För det första, en Saliency detektor som använder en pipeline av fyra helt konvolutionella nätverk, tränas med prover från register över patologers screeningar, utför flerskalig lokalisering av diagnostiskt relevanta regioner av intresse för WSI. Därefter, en convolutional nätverk, tränas från konsensus-härledda referensprover, klassificerar bild fläckar som icke-proliferativa eller proliferativa förändringar, atypiska ductal hyperplasi, ductal karcinom in situ, och invasiv karcinom. Slutligen sammanställs översikts- och klassificeringskartorna för pixelvis märkning och bildnivåkategorisering. Experiment med 240 WSI visade att både saliency detektor och klassificeringsnätverk presterade bättre än konkurrerande algoritmer, och fem-klass slide-nivå noggrannhet på 55 % var inte statistiskt skiljer sig från förutsägelser av 45 patologer. Vi presenterar också exempel visualiseringar av de inlärda representationerna för bröstcancerdiagnos.
Gecer m.fl. REF föreslog en algoritm baserad på djupa konvolutionella nätverk som klassificerar WSI bröstbiopsier i fem diagnostiska kategorier.
Detection and Classification of Cancer in Whole Slide Breast Histopathology Images Using Deep Convolutional Networks
{'venue': 'Pattern recognition', 'journal': 'Pattern recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}