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J-GLOBAL ID：202202217612511628   整理番号：22A0862352

マルチスキャナ乳癌組織像における有糸分裂検出のためのドメイン適応技術の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing Domain Adaptation Techniques for Mitosis Detection in Multi-scanner Breast Cancer Histopathology Images

著者 (4件)： Breen Jack (CISTIB Center for Computational Imaging and Simulation Technologies in Biomedicine, School of Computing, University of Leeds, Leeds, UK) ,  Zucker Kieran (Leeds Institute of Medical Research at St James’s, School of Medicine, University of Leeds, Leeds, UK) ,  Orsi Nicolas M. (Leeds Institute of Medical Research at St James’s, School of Medicine, University of Leeds, Leeds, UK) ,  Ravikumar Nishant (CISTIB Center for Computational Imaging and Simulation Technologies in Biomedicine, School of Computing, University of Leeds, Leeds, UK)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13166  ページ： 14-22  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳癌は世界中で最も一般的に診断される癌であり,毎年2百万以上の新しい症例がある。診断腫瘍等級づけの間,病理学者は,生検または腫瘍切除標本において分割細胞(有糸分裂図)の数を手動で計数する。プロセスは主観的で時間がかかるので,データ駆動人工知能(AI)法を開発して,自動的に有糸分裂図を検出した。しかし,これらの方法は,組織型,染色プロトコル,または全スライド画像をデジタル化するために使用するスキャナの変化によって減少した性能で,しばしばよく一般化する。ドメイン適応手法は,ドメインシフトのこの問題を緩和するために様々なアプリケーションで採用されている。MIDOG2021チャレンジデータセットを用いて,2つの教師なしドメイン適応法,CycleGANとNeural Style Transferationを評価した。この課題は,異なるスキャナを用いてデジタル化した全スライド画像における有糸分裂像の検出に焦点を当てた。U-NetとRetinaNetに基づく2つのベースライン有糸分裂検出モデルを,前述のドメイン適応法と組み合わせて調査した。両ベースラインモデルは,人間のエキスパートレベル性能を達成したが,異なるスキャナを用いてディジタル化された画像で評価した場合,性能が低下した。ドメイン適応技法は,いくつかのスキャナからのデータによる検出に有益であるが,他のものではなく,RetinaNet検出器上でCycleGANによって達成されるすべてのスキャナでの平均増加のみを有することが分かった。これらの技術は,有糸分裂検出の一貫性を確保するためにさらなる精密化を必要とする。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  腫瘍 ,  *有糸分裂 ,  スライド ,  染色 ,  人工知能 ,  *走査装置 ,  応用プログラム ,  プロトコル ,  生検 ,  標本 ,  *乳房腫瘍 ,  病理学 ,  腫瘍切除 ,  切除術
準シソーラス用語： *組織像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  生成敵対ネットワーク(GAN) ,  神経スタイル移動 ,  サイクルGAN

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチ ,  スキャナ ,  乳癌 ,  組織像 ,  有糸分裂 ,  ドメイン適応 ,  評価