May, 2019

利用自动化的乳腺癌检测技术识别浸润性乳腺癌中肿瘤浸润淋巴细胞的空间分布

PDF
TL;DR本研究研发和评估了卷积神经网络（CNN）分析流程来生成乳腺癌全套组织图像（WSI）中的癌症区域和肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）的组合图，旨在定量评估 Tumor-TIL 空间关系，结果比当前最佳方法表现更好，并生成了开放源代码工具和公共数据集。
发现论文，激发创造
  • 乳腺癌肿瘤浸润淋巴细胞评分的自动化流水线

    本研究引入一种创新的基于 Efficient-UNet 架构的深度学习流程，用于计算乳腺癌全切片图像中的肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）得分。该方法在分割肿瘤 / 基质区域和检测 TILs 方面展示了最先进的性能，并在预测生存结果中证明了竞争力，显示了我们自动化 TILs 评分系统作为乳腺癌预后工具的临床相关性和潜力。

    Nov, 2023

  • 基于半随机贴片采样的肺癌 WSI 中 TILs 的快速估计

    我们的研究引入了一个自动化流程，该流程利用半随机补丁采样、补丁分类和 HoVer-Net 模型对肺癌患者中浸润肿瘤淋巴细胞（TILs）进行评估，从而实现对非小细胞肺癌（NSCLC）患者进行预后评估的过程的优化。该流程通过排除约 70％与预后不相关的区域，并使用仅剩下的 5％的补丁维持预后准确性（c 索引为 0.65+-0.01），在不降低预后准确性的情况下实现了计算效率，在患者存活方面与传统的 CD8 IHC 评分方法相比，该流程在 TILs 得分方面具有较强的相关性。然而，仍然需要全面的临床验证，未来的研究应着重验证其更广泛的临床实用性，并探索其他生物标志物以改善非小细胞肺癌的预后评估。

    May, 2024

  • 探索感兴趣的区域：利用深度学习对乳腺癌组织学图像分类进行可视化

    本研究使用 VGG19 模型进行三种可视化方法操作，包括 Gradient、LRP Z 和 LRP Epsilon，与三种像素选择方法操作，包括 Bins、K-means 和 MeanShift，以对恶性和良性的组织学图像进行分类，并比较所得到的感兴趣区域与病理学家的独立标注的结果，结果表明，Gradient 可视化方法和 MeanShift 像素选择方法可满足图像可视化的需要。

    May, 2023

  • 组织病理学中的直方图图表

    本论文在组织切片图像中，使用图卷积网络 (Graph Convolutional Networks, GCNs) 对细胞的多属性空间图进行建模，通过提取细胞空间排列的复杂特征以实现肿瘤分类，得到了与 Inception-v3 相当的分类准确率。

    Aug, 2019

  • 通过数据中心策略优化乳腺癌全切片图像中的淋巴细胞检测

    淋巴细胞在组织病理学切片中的高效、准确量化对于肿瘤微环境和免疫治疗反应的表征至关重要。我们开发了一个基于数据的优化流程，利用现成的 YOLOv5 模型在不进行任何结构修改的情况下实现了出色的淋巴细胞检测性能。我们的工作依赖于策略性的数据集增强策略，包括新颖的生物上采样和定制的视觉连贯转换，针对组织图像的独特特性进行设计，从而大大提高了模型的性能。我们的优化揭示了一个关键的实现：在进行了密集定制化之后，标准的计算病理学模型可以实现高能力的生物标志物开发，而不增加架构复杂性。我们展示了这种方法在乳腺癌背景下的兴趣，证明我们的策略可以实现良好的淋巴细胞检测性能，引发了广泛的影响性的范式转变。此外，我们的数据整理技术提供了关键的组织学分析基准，突显了提高的通用潜力。

    May, 2024

  • 资源有限的自动 Ki67 指数估计在乳腺癌中

    通过使用肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）和核蛋白 Ki67 作为预测因子，我们提出了一种资源消耗感知的深度神经网络方法，用于在乳腺癌筛查中有效估计 Ki67 阳性细胞的百分比，并且在减少计算资源需求的同时保持了较高的准确率。

    Dec, 2023

  • 上下文感知的叠式卷积神经网络用于对全幅组织病理学图像中的乳腺癌进行分类

    本文提出一种上下文感知的堆叠卷积神经网络模型，用于对乳腺癌组织 WSI 的细胞级信息进行分类，成功实现对病理组织的诊断和分类。

    May, 2017

  • 多染色多层卷积网络用于多组织乳腺癌图像分割

    我们提出了一种基于卷积神经网络的多类组织分割模型，通过像素对齐的非线性融合实现了局部和全局视野，能够准确检测各种组织类别，并且对于多种染料和扫描仪具有稳定性。

    Jun, 2024

  • 使用密集连接卷积网络评估乳腺癌组织学

    探讨利用密集连接卷积神经网络进行乳腺癌计算机辅助诊断中的组织学图像分类和全扫描图像分割的可行性。采用迁移学习，应用于 2018 年乳腺癌组织学图像大挑战的数据集，并研究不同方法。

    Apr, 2018

  • 使用深度卷积神经网络观测的随机集合，为淋巴结检测提供新的 2.5D 表示法

    该研究提出了一种采用深度卷积神经网络对 CT 扫描中自动检测淋巴结进行分类的方法，并分别在包括 90 CT 体积和 388 个纵隔 LN 以及 86 例患者和 595 个腹部 LN 的两个数据集上验证了其敏感性的极大提高。

    Jun, 2014