Nucleus Segmentation and Analysis in Breast Cancer with the MIScnn Framework

要約

NuCLS データセットには、乳がんの細胞核に関する 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評価モデルを作成し、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、高性能の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手法と拡張データ探索を提供します。
最終的なモデルは、さまざまな指標を使用して評価段階でテストされ、その後の視覚化が行われます。
最後に、結果を比較し、NuCLS 研究の結果と解釈します。
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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