I detta papper presenterar vi en hög-genomströmning system för att upptäcka regioner av cancer i prostatan (CaP) i HS från radikala prostataktomier (RPs) med probabilistiska parvis Markov modeller (PPMMs), en ny typ av Markov random fält (MRF). Vid diagnostisk upplösning kan en digitaliserad HS innehålla 80 K Â 70 K pixlar - alldeles för många för aktuella automatiserade Gleason graderingsalgoritmer för att bearbeta. Klassificeringen kan dock delas upp i två olika steg: 1) att upptäcka cancerdrabbade regioner och 2) att därefter klassificera dessa regioner. Detektionssteget kräver inte diagnostisk upplösning och kan utföras mycket snabbare. Således introducerar vi ett CaP detektionssystem som kan analysera en hel digitaliserad helmonterad HS (2 Â 1,75 cm 2 ) på under tre minuter (på en stationär dator) samtidigt uppnå en CaP detektion känslighet och specificitet på 0,87 respektive 0,90. Vi får denna höga genomströmning genom att skräddarsy systemet för att analysera HS vid låg upplösning (8 lm per pixel). Detta motiverar följande algoritm: (Steg 1) körtlar segmenteras, (Steg 2) segmenterade körtlar klassificeras som maligna eller godartade, och (Steg 3) maligna körtlar konsolideras i kontinuerliga regioner. Klassificeringen av enskilda körtlar utnyttjar två egenskaper: körtelstorlek och tendensen för proximatkörtlar att dela samma klass. Den senare funktionen beskriver ett rumsligt beroende som vi modellerar med hjälp av en Markov prior. Typiskt, Markov tidigare uttrycks som produkten av potentiella funktioner. Tyvärr är potentiella funktioner matematiska abstraktioner, och att konstruera tidigare genom sitt urval blir ett ad hoc-förfarande, vilket resulterar i förenklade modeller som Potts. Genom att ta itu med detta problem inför vi PPMMs som formulerar tidigare i termer av sannolikhetstäthet funktioner, vilket gör det möjligt att skapa mer sofistikerade modeller. För att demonstrera effektiviteten i vårt CaP detektionssystem och bedöma fördelarna med att använda en PPMM tidigare i stället för Potts, vi växelvis införliva både tidigare i vår algoritm och noggrant utvärdera systemets prestanda, extrahera statistik från över 6000 simuleringar körs över 40 RP prover. Kanske det mest indikativa resultatet är följande: vid en CaP känslighet på 0,87 de åtföljande falska positiva frekvenserna i systemet när växelvis anställa PPMM och Potts tidigare är 0,10 respektive 0,20.
Ett system med hög genomströmning för att upptäcka prostatacancer byggdes av REF.
High-throughput detection of prostate cancer in histological sections using probabilistic pairwise Markov models.
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}