Abstrakt. Varje år är behandlingsbesluten för mer än 230 000 bröstcancerpatienter i USA beroende av om cancern har metastaserat bort från bröstet. Metastas detektion utförs för närvarande av patologer som granskar stora expansioner av biologiska vävnader. Denna process är arbetsintensiv och felbenägen. Vi presenterar ett ramverk för att automatiskt upptäcka och lokalisera tumörer så små som 100 × 100 pixlar i gigapixelmikroskopi bilder storlek 100, 000×100, 000 pixlar. Vår metod utnyttjar en konvolutionell neurala nätverk (CNN) arkitektur och får state-of-the-art resultat på Camelyon16 datauppsättning i utmanande tumördetektion uppgift. Vid 8 falska positiva per bild, upptäcker vi 92,4% av tumörerna, i förhållande till 82,7% av den tidigare bästa automatiserade tillvägagångssätt. För jämförelse, en mänsklig patolog försöker uttömmande sökning uppnått 73,2% känslighet. Vi uppnår AUC-poäng på bildnivå över 97% på både Camelyon16 testsetet och en oberoende uppsättning av 110 diabilder. Dessutom upptäcker vi att två diabilder i Camelyon16 träningsset felaktigt märkts normalt. Vårt tillvägagångssätt skulle avsevärt kunna minska antalet falska negativa metastaser vid upptäckt av metastaser.
Detta förbättrades på tidigare bästa av 82,7% för automatisk upptäckt och överträffade mänskliga patologer prestanda 73,2% REF.
Detecting Cancer Metastases on Gigapixel Pathology Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}