Gleason klassificeringssystemet är fortfarande den mest kraftfulla prognostiska prediktorn för patienter med prostatacancer sedan 1960-talet. Dess tillämpning kräver högt utbildade patologer, är tröttsam och ändå lider av begränsad interpatolog reproducerbarhet, särskilt för mellanliggande Gleason poäng 7. Automatiserade notationsförfaranden utgör en genomförbar lösning för att åtgärda dessa begränsningar. I denna studie presenterar vi en djupinlärningsmetod för automatiserad Gleason gradering av prostatacancervävnad microarrays med Hematoxylin och Eosin (H&E) färgning. Vårt system tränades med hjälp av detaljerade Gleasonanteckningar på en upptäcktkohort på 641 patienter och utvärderades sedan på en oberoende testkohort på 245 patienter annoterade av två patologer. På testkohorten var inter-annotator-avtalen mellan modellen och varje patolog, kvantifierade via Cohens quadratic kappa-statistik, 0,75 respektive 0,71, jämförbara med det inter-patolog-avtalet (kappa = 0,71). Dessutom uppnådde modellens Gleason score uppgifter patologisk expertnivå stratifiering av patienter till prognostiskt skilda grupper, på grundval av sjukdomsspecifika överlevnadsdata tillgängliga för testkohorten. Sammantaget visar vår studie lovande resultat när det gäller tillämpligheten av djupinlärningsbaserade lösningar mot mer objektiv och reproducerbar prostatacancer gradering, särskilt för fall med heterogena Gleason mönster.
Arvaniti m.fl. REF presenterar ett djupt lärande för automatiserad Gleason gradering av prostatacancer TMAs och kan tilldela både primärpoäng och sekundärpoäng till en enda pixel i patienternas TMAs.
Automated Gleason grading of prostate cancer tissue microarrays via deep learning
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}