Den bröststromala mikromiljön är en avgörande faktor för bröstcancerutveckling, tillväxt och metastaser. Även patologer ofta upptäcka morfologiska förändringar i strom genom ljusmikroskopi, visuell klassificering av sådana förändringar är subjektiv och icke-kvantitativ, begränsar dess diagnostiska nytta. För att få insikter i stromala förändringar i samband med bröstcancer tillämpade vi automatiserade maskininlärningstekniker på digitala bilder av 2387 hematoxylin och eosinfläckade vävnadssektioner av benigna och maligna bildstyrda bröstbiopsier som utfördes för att undersöka mammografiska abnormiteter bland 882 patienter i åldrarna 40-65 år, som var inskrivna i bröstradiologiutvärderingen och studien av vävnader (BREAST) Stamp Project. Med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk, tränade vi en algoritm för att diskriminera mellan stroma omgivande invasiv cancer och stroma från godartade biopsier. I testuppsättningar (928 helslidebilder från 330 patienter) kunde denna algoritm skilja biopsier som diagnostiserats som invasiv cancer från godartade biopsier enbart baserat på stromala egenskaper (område under mottagarens användarkarakteristikkurva = 0,962). Dessutom, utan att utbildas specifikt med ductal carcinom in situ som ett resultat, den algoritm upptäckte tumör-associerad stroma i större mängder och på större avstånd från grad 3 jämfört med grad 1 ductal carcinom in situ. Kollektivt, dessa resultat tyder på att algoritmer baserade på djupa konvolutionella neurala nätverk som utvärderar endast stroma kan visa sig användbara för att klassificera bröstbiopsier och hjälpa till att förstå och utvärdera biologin hos bröstlesioner.
Bejnordi m.fl. REF tillämpade djupinlärning på 2387 H & E-fläckade bröstcancerbilder för att skilja mellan stroma som omger invasiv cancer och strom från godartade biopsier.
Using deep convolutional neural networks to identify and classify tumor-associated stroma in diagnostic breast biopsies
{'venue': 'Modern Pathology', 'journal': 'Modern Pathology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}