Abstrakt. Storleken på nuklei i histologiska preparat från utsöndrade brösttumörer är prediktiv för patientens utfall (stora nuklei indikerar dåligt utfall). Patologer tar hänsyn till atomstorlek när de utför bröstcancergradering. Dessutom har det genomsnittliga kärnområdet (MNA) visat sig ha ett oberoende prognostiskt värde. Den enkla metoden för att mäta kärnstorlek är genom att utföra nuclei segmentering. Vi hypothesize att givet en bild av en tumör region med kända nuclei platser, arean av den individuella nuclei och regionstatistik såsom MNA kan tillförlitligt beräknas direkt från bilddata genom att använda en maskininlärning modell, utan det mellanliggande steget av nuclei segmentering. Mot detta mål tränar vi en djup konvolutionell neural nätverksmodell som tillämpas lokalt på varje cellkärna plats, och kan tillförlitligt mäta området för de enskilda nuclei och MNA. Dessutom visar vi hur ett sådant tillvägagångssätt kan utvidgas till att utföra kombinerad nukleidetektion och mätning, vilket påminner om granulometri.
Särskilt Veta et al. REF föreslog en djupt lärande-baserad metod som utnyttjar en information från en tumörs celler nuclei platser (centroider) och förutspår områdena för enskilda nuclei och medelkärnområde utan det mellanliggande steget av nuclei segmentering.
Cutting out the middleman: measuring nuclear area in histopathology slides without segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}