Direct Cellularity Estimation on Breast Cancer Histopathology Images Using Transfer Learning
المؤلفون المشاركون
Chen, Wufan
Pei, Ziang
Cao, Shuangliang
Lu, Lijun
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-06-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Residual cancer burden (RCB) has been proposed to measure the postneoadjuvant breast cancer response.
In the workflow of RCB assessment, estimation of cancer cellularity is a critical task, which is conventionally achieved by manually reviewing the hematoxylin and eosin- (H&E-) stained microscopic slides of cancer sections.
In this work, we develop an automatic and direct method to estimate cellularity from histopathological image patches using deep feature representation, tree boosting, and support vector machine (SVM), avoiding the segmentation and classification of nuclei.
Using a training set of 2394 patches and a test set of 185 patches, the estimations by our method show strong correlation to those by the human pathologists in terms of intraclass correlation (ICC) (0.94 with 95% CI of (0.93, 0.96)), Kendall’s tau (0.83 with 95% CI of (0.79, 0.86)), and the prediction probability (0.93 with 95% CI of (0.91, 0.94)), compared to two other methods (ICC of 0.74 with 95% CI of (0.70, 0.77) and 0.83 with 95% CI of (0.79, 0.86)).
Our method improves the accuracy and does not rely on annotations of individual nucleus.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pei, Ziang& Cao, Shuangliang& Lu, Lijun& Chen, Wufan. 2019. Direct Cellularity Estimation on Breast Cancer Histopathology Images Using Transfer Learning. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130519
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pei, Ziang…[et al.]. Direct Cellularity Estimation on Breast Cancer Histopathology Images Using Transfer Learning. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2019 (2019), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130519
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pei, Ziang& Cao, Shuangliang& Lu, Lijun& Chen, Wufan. Direct Cellularity Estimation on Breast Cancer Histopathology Images Using Transfer Learning. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130519
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130519
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر