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Nadezhda Koriakina1, Nataša Sladoje1, Vladimir Bašić2,3

  • 1Centre for Image Analysis, Department of Information Technology, Uppsala University, Uppsala, Sweden.

PloS one
|April 30, 2024
PubMed
概括

这项研究对口腔癌 (OC) 检测的单实例学习 (SIL) 和多实例学习 (MIL) 进行了比较. 令人惊的是,SIL在合成和真实数据集上表现更好或等于MIL,识别异常和恶性细胞.

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科学领域:

  • 医疗成像医学成像
  • 计算病理学计算病理学
  • 在瘤学中使用人工智能

背景情况:

  • 组织学检查是口腔癌 (OC) 诊断的标准,但具有侵入性和耗时性.
  • 刷毛样本的细胞学分析不那么侵入性,但由于资源和专家限制,临床实施面临挑战.
  • 研究深度学习方法,以协助细胞技术人员进行OC检测,需要可靠的癌症检测,并对细胞相关性有可解释的见解.

研究的目的:

  • 为了比较单个实例学习 (SIL) 和多个实例学习 (MIL) 对于口腔癌检测和解释的性能.
  • 评估深度学习方法,使用真实口腔癌数据和新型合成数据集 (PAP-QMNIST) 进行系统评估.
  • 评估这些方法识别诊断相关细胞的能力,以改善理解和监督.

主要方法:

  • 传统SIL和现代MIL方法用于OC检测的比较.
  • 使用了一个真实的口腔癌数据集,并对患者进行了注释,以及一个合成的PAP-QMNIST数据集,每个实例的基本真相.
  • 在两个数据集上评估了三种不同神经网络架构的性能.

主要成果:

  • 单个实例学习 (SIL) 方法在合成和真实口腔癌数据集上表现出与多个实例学习 (MIL) 方法相等或更好的性能.
  • 这两种方法都成功地发现了偏离正常的细胞,包括恶性和可疑的细胞,视觉检查证实了这一点.
  • 该研究为开发的方法提供了开源代码.

结论:

  • 在评估的场景中,SIL可能是一个比MIL更有效的方法来检测和解释口腔癌.
  • 深度学习模型可以通过突出异常细胞来帮助细胞技术人员,从而有可能提高诊断的准确性和效率.
  • 合成的PAP-QMNIST数据集作为真实世界数据的有价值的代理,促进了计算病理学的研究.