自主监督学习揭示了临床相关的组织形态学模式,用于结肠癌治疗策略
Bojing Liu1,2, Meaghan Polack3, Nicolas Coudray2,4
1Department of Medical Epidemiology and Biostatistics, Karolinska Institutet, Sweden.
bioRxiv : the preprint server for biology
|March 18, 2024
概括
自主监督学习 (SSL) 在结肠癌WSIs中确定了47个组织形态表型群 (HPC). 这些HPC预测患者的生存率和治疗反应,帮助个性化医疗.
科学领域:
- 计算病理学计算病理学
- 数字病理学数字病理学
- 机器学习在瘤学中
背景情况:
- 整片图像 (WSIs) 的组织病理学分析对于癌症诊断和预后至关重要.
- 手动解释WSIs是耗时和主观的.
- 从未注释的WSIs中自动提取功能可以提高效率和客观性.
结论:
- 基于SSL的组织形态表型化为分析WSIs提供了一种强大,可重复的方法.
- 已识别的HPC提供了对影响结肠癌存活率和治疗反应的因素的见解.
- 这种方法可以帮助决策个性化治疗,包括化疗和实验性疗法.


