کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6938681 1449963 2018 16 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Detection and classification of cancer in whole slide breast histopathology images using deep convolutional networks
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص و طبقه بندی سرطان در تمام تصاویر هیستوپاتولوژیک پرده اسلییدی با استفاده از شبکه های کانولاسیون عمیق
کلمات کلیدی
آسیب شناسی دیجیتال، هیستوپاتولوژی پستان، تصویربرداری کامل اسلاید، تشخیص منطقه، تشخیص سلامت، طبقه بندی چند طبقه یادگیری عمیق،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Generalizability of algorithms for binary cancer vs. no cancer classification is unknown for clinically more significant multi-class scenarios where intermediate categories have different risk factors and treatment strategies. We present a system that classifies whole slide images (WSI) of breast biopsies into five diagnostic categories. First, a saliency detector that uses a pipeline of four fully convolutional networks, trained with samples from records of pathologists' screenings, performs multi-scale localization of diagnostically relevant regions of interest in WSI. Then, a convolutional network, trained from consensus-derived reference samples, classifies image patches as non-proliferative or proliferative changes, atypical ductal hyperplasia, ductal carcinoma in situ, and invasive carcinoma. Finally, the saliency and classification maps are fused for pixel-wise labeling and slide-level categorization. Experiments using 240 WSI showed that both saliency detector and classifier networks performed better than competing algorithms, and the five-class slide-level accuracy of 55% was not statistically different from the predictions of 45 pathologists. We also present example visualizations of the learned representations for breast cancer diagnosis.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 84, December 2018, Pages 345-356
نویسندگان
, , , , , ,