Att bestämma graden av tjocktarmscancer från vävnadsrutschbanor är en rutinmässig del av den patologiska analysen. När det gäller kolorektal adenocarcinom (CRA) bestäms klassificeringen delvis av morfologi och graden av bildning av glandulära strukturer. Att uppnå överensstämmelse mellan patologer är svårt på grund av den subjektiva karaktären av klassificeringsbedömning. En objektiv klassificering med hjälp av datoralgoritmer kommer att vara mer konsekvent, och kommer att kunna analysera bilder mer i detalj. I detta papper mäter vi formen av körtlar med en ny metriska som vi kallar den Bästa Alignment Metric (BAM). Vi visar ett starkt samband mellan ett nytt mått på glandulär form och tumörens grad. Vi använde formspecifika parametrar för att utföra en tvåklassig klassificering av bilder i normal eller cancerartad vävnad och en treklass klassificering i normal, låggradig cancer, och höggradig cancer. Uppgiften att upptäcka körtelgränser, som är en förutsättning för formbaserad analys, utfördes med hjälp av ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk utformat för segmentering av körtelstrukturer. En stödvektor maskin (SVM) klassificerare utbildades med hjälp av form funktioner som härrör från BAM. Genom korsvalidering uppnådde vi en noggrannhet på 97% för klass två och 91% för klass tre. Colorectal cancer är en av de vanligaste cancerfallen och den fjärde vanligaste orsaken till cancerrelaterade dödsfall 1. År 2012 stod den för cirka 10 % av de cancerfall som registrerats över hela världen och var den tredje respektive näst vanligaste cancern hos män respektive kvinnor 1. Adenokarcinom kommer från epitelceller 2 och står för över 90% av de kolorektala tumörerna. Bestämning av graden av cancer från kolorektala vävnadsrutschbanor är en rutinmässig del av den patologiska analysen och är en av de potentiellt användbara parametrarna för att bestämma behandlingsplanen. Gradering sker för närvarande på grundval av graden av glandulär differentiering/formation som en tumör visar. Till exempel är väldifferentierade tumörer huvudsakligen glandulära (se bild. 1 d och e) medan de epitelceller som bildar körtelgränsen i dåligt differentierade tumörer sprider sig ojämnt, vilket gör det svårt att lokalisera enskilda körtlars gräns (se bild). 1 f och g). Strukturen på en normal körtel visas i bild. 1 c............................................................................. Glands, även kallade tubuli eller kryptor i litteraturen, är tredimensionella teströrsliknande strukturer. Normala körtlar förekommer på ett välorganiserat sätt, vars utseende, efter skärning genom röret för att få en vävnadssektion, är elliptisk, eller möjligen cirkulär, beroende på den vinkel som sektionen gör till röret. Höggradig adenocarcinom visar dock stora variationer i graden av körtelbildning samt i morfologi av dessa körtlar. Att uppnå överensstämmelse mellan patologer är svårt på grund av den subjektiva karaktären av klassificeringsbedömning och det faktum att många tumörer uppvisar olika mönster av differentiering. Förutom skillnader mellan och intra-observer, är denna process tidskrävande för patologer. Trots denna variation har tumörgrad visat sig ha klinisk och prognostisk signifikans 2-5. För närvarande finns det inget godkänt standardklassificeringssystem. De flesta system stratifierar dock tumörer i fyra grader (eller kombinationer av dem): grad 1 (väl differentierad), grad 2 (måttligt differentierad), grad 3 (dåligt differentierad) och grad 4 (odifferentierad). I de flesta studier som fokuserar på den prognostiska betydelsen av gradering har flera betyg slagits samman för att bilda ett tvåstegssystem enligt följande: kombinationen av väl differentierade och måttligt differentierade (graderna 1 och 2) definieras som
När det gäller kolorektal adnocarcinom, Awan et al. I REF föreslogs en ny Best Alignment Metric (BAM) för att mäta glandulär morfologi för klassificering, med betoning på körtlarnas betydelse inom kolorektalcancerklassning.
Glandular Morphometrics for Objective Grading of Colorectal Adenocarcinoma Histology Images
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}