Nucleus Segmentation and Analysis in Breast Cancer with the MIScnn Framework

要約

NuCLSデータセットには、乳がんの細胞核の220.000を超える注釈が含まれています。
これらのデータを使用して、MIScnnフレームワークを使用してマルチレイターモデルを作成し、細胞核の分析を自動化する方法を示します。
モデルの作成には、パイプラインに組み込まれた広範なU-Netアプローチを使用します。
このパイプラインは、高性能畳み込みニューラルネットワークに加えて、いくつかのプリプロセッサ技術と拡張データ探索を提供します。
最終的なモデルは、さまざまなメトリックとその後の視覚化を使用して、評価フェーズでテストされます。
最後に、結果はNuCLS研究の結果と比較され、解釈されます。
見通しとして、細胞核の文脈におけるモデルの将来の開発にとって重要な兆候が示されています。

要約(オリジナル)

The NuCLS dataset contains over 220.000 annotations of cell nuclei in breast cancers. We show how to use these data to create a multi-rater model with the MIScnn Framework to automate the analysis of cell nuclei. For the model creation, we use the widespread U-Net approach embedded in a pipeline. This pipeline provides besides the high performance convolution neural network, several preprocessor techniques and a extended data exploration. The final model is tested in the evaluation phase using a wide variety of metrics with a subsequent visualization. Finally, the results are compared and interpreted with the results of the NuCLS study. As an outlook, indications are given which are important for the future development of models in the context of cell nuclei.

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