Tumörproliferation är en viktig biomarkör som tyder på prognosen hos bröstcancerpatienter. Bedömning av tumörproliferation i en klinisk miljö är en mycket subjektiv och arbetsintensiv uppgift. Tidigare försök s att automatisera tumörproliferation bedömning av bildanalys endast fokuserad på mitos detektion i fördefinierade tumörregioner. Men i en verklig scenario, automatisk mitos detektion bör utföras i hel-slide bilder (WSI) och en automatisk metod bör kunna producera en tumör spridning poäng ges en WSI som ingång. För att ta itu med detta organiserade vi TUmor Proliferation Assessment Challenge 2016 (TUPAC16) om förutsägelse av tumörspridning poäng från WSIs. Utmaningen dataset bestod av 500 utbildning och 321 testa bröstcancer histopatologi WSIs. För att säkerställa en rättvis och oberoende utvärdering lämnades endast sanningen om utbildningsdata till deltagarna i utmaningen. Den första uppgiften med utmaningen var att förutsäga mitotiska poäng, d.v.s. att reproducera den manuella metoden för att bedöma tumörspridning av en patolog. Den andra uppgiften var att förutsäga genuttrycket baserat PAM50 proliferation poäng från WSI. Den bäst presterande automatiska metoden för den första uppgiften uppnådde en fyrhjuling-viktad Cohens kappa-poäng på δ = 0,567, 95% CI [0,464, 0,671] mellan de förutsagda poängen och sanningen på marken. För den andra uppgiften hade prognoserna för den översta metoden en Spearmans korrelationskoefficient på r = 0,617, 95% CI [0,581 0,651] med marksanningen. Detta var den första jämförelsestudien som undersökte bedömningen av tumörproliferation från WSI. De uppnådda resultaten är lovande med tanke på svårigheterna med uppgifterna och den svagt märkta sanningens natur. Det krävs dock ytterligare forskning för att förbättra den praktiska nyttan av bildanalysmetoder för denna uppgift.
han brösttumör proliferation förutsägelse (TUPAC16) utmaning hölls för att förutsäga tumörproliferation från hel-slide bilder REF.
Predicting breast tumor proliferation from whole‐slide images: The TUPAC16 challenge
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}