使用视觉变压器选择感兴趣区域 (ROI),用于使用整个幻灯片图像进行自动分析
Md Shakhawat Hossain1,2, Galib Muhammad Shahriar3, M M Mahbubul Syeed4,3
1Department of Computer Science and Engineering, Independent University Bangladesh, Dhaka, 1229, Bangladesh. shakhawat@iub.edu.bd.
Scientific reports
|July 13, 2023
概括
使用视觉变压器在整个幻灯片图像 (WSI) 中自动区域检测可以提高乳腺癌中HER2分级的准确性和效率,减少病理学家的工作量和变化.
科学领域:
- 数字病理学数字病理学
- 医学图像分析 医学图像分析
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 手动选择感兴趣的区域 (ROI) 是关键的,但在整个幻灯片图像 (WSI) 分析中耗时.
- 现有的HER2分级方法是主观的,导致观察者之间的变化,影响诊断的准确性.
- WSI的高分辨率和维度为自动化分析带来了计算挑战.
研究的目的:
- 开发一种用于在整个幻灯片图像 (WSI) 中检测感兴趣区域 (ROI) 的自动化方法.
- 在乳腺癌中应用和评估人类表皮生长因子受体2 (HER2) 分级的自动化ROI检测.
- 调查图像放大对自动化ROI检测性能的影响.
主要方法:
- 提出了一种使用视觉变压器架构的自动化ROI检测方法.
- 研究了不同图像放大度 (20x和10x) 对ROI检测精度的影响.
- 证明了该方法在乳腺癌患者的自动HER2分级中的实用性.
主要成果:
- 在ROI检测中实现了高精度:99%在20倍放大和97%在10倍放大.
- 与临床分数相比,自动化方法显著改善了诊断一致性,达到99.3%.
- 将自动HER2分级的时间缩短到每例仅15秒.
结论:
- 使用视觉变压器自动化ROI检测是WSI分析的一个强大而准确的方法.
- 这种方法提高了HER2分级的一致性和效率,解决了手动选择的局限性.
- 拟议的技术具有显著的潜力,可以改善数字病理学的诊断工作流程.
