克劳德格莱森数据集:从人群和专家那里学习格莱森评分
Miguel López-Pérez1, Alba Morquecho2, Arne Schmidt2
1Instituto Universitario de Investigación en Tecnología Centrada en el Ser Humano, Universitat Politècnica de València, Spain.
这项研究介绍了CrowdGleason,一个新的前列腺癌数据集,并证明众包方法可以有效地训练人工智能模型进行格里森分级,实现与专家病理学家相比的性能.
科学领域:
- 数字病理学数字病理学
- 机器学习在癌症诊断中的应用
- 计算病理学计算病理学
背景情况:
- 前列腺癌 (PCa) 诊断依赖于全幻灯片图像 (WSI) 的手动分析,以获得格里森评分,这一过程是主观和耗时的.
- 使用机器学习的自动化系统对协助病理学家很有希望,但需要大量的标记数据集进行培训.
- 专家注释数据的稀缺性是开发和验证这些人工智能系统的主要瓶.
研究的目的:
- 介绍CrowdGleason数据集,这是前列腺组织病理学的新资源.
- 使用本数据集,评估基于众包的高斯过程 (GP) 方法用于Gleason等级预测.
- 将众包方法的性能与专家标记的数据和个人病理学家的性能进行比较.
主要方法:
- 开发CrowdGleason数据集,其中包括来自1045个WSI的19077个补丁,通过众包协议与7名正在培训的病理学家进行注释.
- 评估两种基于GP的众包方法:SVGPCR (在CrowdGleason上接受培训) 和SVGPMIX (结合CrowdGleason和SICAPv2数据集).
- 与其他众包聚合技术和专家标记的数据集进行比较分析.
主要成果:
- 基于GP的众包方法 (SVGPCR) 优于其他聚合方法 (κ=0.7048±0.0207).
- 使用众包标签训练的SVGPCR超过了使用SICAPv2专家标签训练的GP (κ=0.6583±0.0220) 和大多数个人病理学家 (平均 κ=0.5432).
- 结合两个数据集的SVGPMIX实现了最高的性能 (SICAPv2上的κ=0.7814±0.0083和CrowdGleason上的κ=0.7276±0.0260).
结论:
- CrowdGleason数据集适用于培训和验证前列腺癌诊断的监督和众包人工智能方法.
- 在此数据集上训练的众包方法与专家标记的数据相比,可以获得竞争力的结果.
- 结合专家和非专家的注释,为计算病理学中的大规模数据标签提供了一个有希望的途径.
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