Nuvarande analys av tumörproliferation, den mest framträdande bröstcancer prognostic biomarkör, är begränsad till subjektiv mitos räkna av patologer i lokaliserade regioner av vävnadsbilder. Denna studie presenterar den första data-driven integrativ metod för att karakterisera svårighetsgraden av tumörtillväxt och spridning på en kategorisk och molekylär nivå, att använda flera biologiskt framträdande djupt lärande klassificerare för att utveckla en omfattande prognostisk modell. Vår strategi uppnår patologisk nivå prestanda på tre klasser kategorisk tumör svårighetsgrad förutsägelse. Det dessutom pionjärer förutsägelse av molekylära uttryck data från en vävnadsbild, erhålla en Spearmans rank korrelationskoefficient på 0,60 med ex vivo genomsnittliga beräknade RNA uttryck. Dessutom tillämpas vårt ramverk för att identifiera över två hundra oöverträffade biomarkörer som är kritiska till den korrekta bedömningen av tumörspridning, bekräfta vår föreslagna integrativa pipeline som den första att holistiskt och objektivt analysera histopatologiska bilder.
Shah och Al. REF presenterade den första helt datadrivna modellen som integrerade ett stort antal biologiskt framträdande klassificeringstekniker för invasiv bröstcancerprognos.
Deep learning assessment of tumor proliferation in breast cancer histological images
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}