针对恶性瘤分级系统的基于域和组织病理学适应的分类
Vicky Mudeng1, Mifta Nur Farid2, Gelan Ayana3
1Department of Medical IT Convergence Engineering, Kumoh National Institute of Technology, Gumi, Republic of Korea; Department of Electrical Engineering, Institut Teknologi Kalimantan, Balikpapan, Indonesia.
这项研究引入了一种自动化系统,用于使用卷积神经网络对乳腺癌的侵入性导管癌进行分级. 这种新的方法实现了高精度,改进了手动病理学,以便更好地做出治疗决策.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 计算机科学 计算机科学
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 从组织病理学幻灯片手动分类乳腺癌是主观的,资源密集的.
- 准确的扩散率量化对于有效的乳腺癌治疗计划至关重要.
- 卷积神经网络 (CNN) 为病理学中的客观和高效的图像分析提供了潜力.
研究的目的:
- 开发一种新的,自动化方案,用于对侵袭性导管癌中的乳腺癌恶性病变进行分级.
- 通过基于计算机的观察员来增强临床医生的诊断能力.
- 为了创建一个完整的分级系统,用于依赖放大和独立分类.
主要方法:
- 采用多阶段的转移学习与域和病理学转换用于分类.
- 使用预训练模型 (InceptionResNetV2,InceptionV3,NASNet-Large,ResNet50,ResNet101,VGG19,Xception) 在BreaKHis数据集上进行域调整 (×40放大).
- 选择InceptionV3和Xception来将Databiox数据库分类为1,2或3等级,利用它们的预训练重量.
主要成果:
- 在放大依赖分类中取得了出色的性能,整体精度从90.17%±3.08%到97.67%±1.09%不等.
- 报告的F1分数在0.9013和0.9760之间,以放大依赖的分类.
- 在不同的数据集和放大级别上证明了拟议的自动分级系统的有效性.
结论:
- 提出的自动化乳腺癌分级系统显示出高准确性和可靠性.
- 这种方法可以帮助开发出可靠的乳腺癌分级系统,用于临床应用.
- 这种无补丁的,基于CNN的方法为手动组织病理学评估提供了一个有希望的替代方案.
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