ABSTRACT Utvärdering av uttryck av human epidermal tillväxtfaktorreceptor 2 (Her2) genom visuell undersökning av immunhistokemi (IHC) på invasiv bröstcancer (BCa) är en viktig del av den diagnostiska bedömningen av BCa på grund av dess erkända betydelse som en prediktiv och prognostisk markör i klinisk praxis. Men visuell poängsättning av Her2 är subjektiv och följaktligen benägna att inter-observer variabilitet. Med tanke på de prognostiska och terapeutiska konsekvenserna av Her2 scoring krävs en mer objektiv metod. I detta dokument rapporterar vi om en nyligen automatiserad Her2-scoring-tävling, som hölls i samband med det årliga PathSoc-mötet som hölls i Nottingham i juni 2016, och som syftar till att systematiskt jämföra och utveckla den senaste tekniken inom artificiell intelligens (AI) baserade automatiserade metoder för Her2-scoring. Tävlingsdatauppsättningen består av digitaliserade hela bildbilder (WSI) av sektioner från 86 fall av invasiv bröstcancer fläckad med både Hematoxylin & Eosin (H&E) och IHC för Her2. De tävlande algoritmerna förutspådde automatiskt poängen av IHC diabilder för en osynlig delmängd av datasetet och de förutsagda poängen jämfördes med den "grundliga sanningen" (en konsensus poäng från minst två experter). Vi rapporterar också om en enkel Man vs Machine tävling för poängsättning av Her2 och visar att de automatiserade metoderna kan slå patologi experter på denna tävling dataset. I detta dokument presenteras ett riktmärke för jämförelse av prestanda hos automatiserade algoritmer för poängsättning av Her2. Det visar också den enorma potentialen av automatiserade algoritmer i 3 hjälpa patologen med objektiv IHC scoring.
I Her2 utmaning tävlingen REF, Qaiser et al. presenterade ett riktmärke för att jämföra prestanda av automatiserade algoritmer för poängsättning av Her2 från digitaliserade WSIs av invasiv bröstcancer, som visade den enorma potentialen av automatiserade algoritmer för att hjälpa patologerna med objektiv immunohistokemi (IHC) poäng.
Her2 Challenge Contest: A Detailed Assessment of Automated Her2 Scoring Algorithms in Whole Slide Images of Breast Cancer Tissues
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Biology']}