Rumsligt arrangemang av celler av olika typer, såsom tumörinfiltrerande lymfocyter och den avancerande kanten av en tumör, är viktiga egenskaper för att upptäcka och karakterisera cancer. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) extraherar dock inte uttryckligen invecklade funktioner i cellernas rumsliga arrangemang från histopatologiska bilder. I detta arbete föreslår vi att cancern klassificeras med hjälp av grafkonvolutionella nätverk (GCN) genom att modellera en vävnadssektion som en multiattribuerad rumslig graf av dess ingående celler. Cellerna detekteras med hjälp av deras nuclei i H & E-fläckad vävnadsbild, och varje cells utseende fångas som en multiattribuerad högdimensionell vertex-funktion. De rumsliga relationerna mellan angränsande celler fångas som egg funktioner baserat på deras avstånd i en graf. Vi visar nyttan av detta tillvägagångssätt genom att erhålla klassificering noggrannhet som är konkurrenskraftig med CNNs, särskilt, Inception-v3, på två uppgifter - cancer jämfört med icke-cancer och in situ kontra invasiv - på BACH bröstcancer dataset.
Anand m.fl. I REF föreslås också att cancer som använder GCN ska klassificeras genom att en vävnadssektion modelleras som ett rumsligt diagram över dess ingående celler.
Histographs: Graphs in Histopathology
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}