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J-GLOBAL ID：202002280305647847   整理番号：20A1526149

前立腺癌の病理学的画像のための深層学習に基づく自動Gleason分類とGleasonパターン領域セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Automated Gleason Grading and Gleason Pattern Region Segmentation Based on Deep Learning for Pathological Images of Prostate Cancer

著者 (7件)： Li Yuchun (State Key Laboratory of Marine Resource Utilization in South China, College of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou, China) ,  Huang Mengxing (State Key Laboratory of Marine Resource Utilization in South China, College of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou, China) ,  Zhang Yu (State Key Laboratory of Marine Resource Utilization in South China, College of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou, China) ,  Chen Jing (Haikou Municipal People’s Hospital, Haikou, China) ,  Xu Haixia (Haikou Municipal People’s Hospital, Haikou, China) ,  Wang Gang (Haikou Municipal People’s Hospital, Haikou, China) ,  Feng Wenlong (State Key Laboratory of Marine Resource Utilization in South China, College of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 117714-117725  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 前立腺癌は米国の男性における第2死亡癌であり,人々の生活と健康に深刻な影響を与える。トラマドール等級づけシステムは,前立腺癌の侵襲性を定量化する最も信頼できる方法の1つであり,患者のリスク評価と治療計画にとって非常に重要である。しかし,前立腺癌の病理学的画像の複雑性のため,自己ating grading等級づけの課題は難しい。本論文は,前立腺癌の病理学的画像のための深層学習に基づく自動Hubbard等級づけとTukeyパターン領域分割法を提示する。厳密な空間ピラミッドプールとマルチスケール標準畳み込みを組み合わせたアーキテクチャを,正確な四角形等級づけを得るために,四角形パターン領域のセグメンテーションのために提案した。さらに,条件付きランダム場に基づく後処理手順を予測に適用した。1211の前立腺癌組織マイクロアレイに関する定量的実験は,著者らの結果が手動セグメンテーションと高い相関を有することを示した。結合上の平均交差とTukeyパターン領域の全体的画素精度は,それぞれ77.29%と89.51%であった。さらに,自動耳石等級づけの結果は,経験豊かな病理学者の結果と同等であった。Cohenの二次カッパ統計によって定量化されたモデルと病理学者の間の注釈者間の一致は,平均で0.77であった。本研究は,異なるディープニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせる方法が,前立腺癌のより客観的で再現可能なGleason等級づけに適していることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  *セグメンテーション ,  死 ,  男性 ,  画素 ,  後処理 ,  等級づけ ,  計算機アーキテクチャ ,  *前立腺腫瘍 ,  治療計画 ,  アノテーション ,  リスク評価
準シソーラス用語： マルチスケール ,  複雑性 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 前立腺癌 ,  病理学 ,  深層学習 ,  Gleason分類 ,  セグメンテーション