LYSTO: The Lymphocyte Assessment Hackathon and Benchmark Dataset

要約

タイトル：LYSTO：リンパ球アセスメントハッカソンとベンチマークデータセット
要約：
– LYSTOは、中国深センで開催されたMICCAI 2019カンファレンスと共に行われたリンパ球アセスメントハッカソンであり、参加者には市中の組織像からCD3とCD8免疫組織化学染色物質で染色された組織切片内のリンパ球、特にT細胞の数を自動的に評価することが求められました。
– LYSTOは、他の医療画像解析の課題とは異なり、参加者がこの問題に対処するために数時間しか与えられていませんでした。
– 本論文では、ハッカソンの目標と多段階の組織、提案された手法、現地の結果について説明しています。
– 加えて、提案された方法が独立した肺癌スライドのセット上でどのように機能するか、および専門家パネルと提出された方法によるリンパ球評価の比較を示すコンペティション後の結果を提示しています。
– LYSTOは、いくつかの参加者が病理学者レベルのリンパ球評価を達成できたことを示しています。
– ハッカソン後、LYSTOはグランドチャレンジのウェブサイトで軽量でプラグ&プレイなベンチマークデータセットとして、自動評価プラットフォームと一緒に保存されました。
– LYSTOは、癌治療のリンパ球アセスメントの研究を支援しており、深層学習とデジタル病理学の長期的な教育上のチャレンジになるでしょう。

要約(オリジナル)

We introduce LYSTO, the Lymphocyte Assessment Hackathon, which was held in conjunction with the MICCAI 2019 Conference in Shenzen (China). The competition required participants to automatically assess the number of lymphocytes, in particular T-cells, in histopathological images of colon, breast, and prostate cancer stained with CD3 and CD8 immunohistochemistry. Differently from other challenges setup in medical image analysis, LYSTO participants were solely given a few hours to address this problem. In this paper, we describe the goal and the multi-phase organization of the hackathon; we describe the proposed methods and the on-site results. Additionally, we present post-competition results where we show how the presented methods perform on an independent set of lung cancer slides, which was not part of the initial competition, as well as a comparison on lymphocyte assessment between presented methods and a panel of pathologists. We show that some of the participants were capable to achieve pathologist-level performance at lymphocyte assessment. After the hackathon, LYSTO was left as a lightweight plug-and-play benchmark dataset on grand-challenge website, together with an automatic evaluation platform. LYSTO has supported a number of research in lymphocyte assessment in oncology. LYSTO will be a long-lasting educational challenge for deep learning and digital pathology, it is available at https://lysto.grand-challenge.org/.

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