Enabling Collagen Quantification on HE-stained Slides Through Stain Deconvolution and Restained HE-HES

要約

組織学では、細胞外マトリックスにコラーゲンが存在することは、がんの悪性腫瘍の診断と予後の両方の価値があり、通常のヘマトキシリンおよびエオシン (HE) 染色にサフラン (S) を追加することによって強調することができます。
ただし、フランスを拠点とする研究所を除いて、追加費用がかかることと、病理学者が HE に慣れているため、通常、サフランは追加されません。
この論文では、HE 画像だけからコラーゲン含有量を定量化し、HES 画像をデジタルで作成できることを示します。
そのために、HE 画像からサフラン密度を予測するように UNet をトレーニングしました。
登録され、再染色された HE-HES スライドのデータセットを作成し、HES 画像の染色デコンボリューションを使用してサフラン濃度をグラウンド トゥルースとして抽出しました。
私たちのモデルは、3 分割テスト セットで 0.0668 $\pm$ 0.0002 (0 と 1 の間のサフラン値) の平均絶対誤差に達しました。
私たちのアプローチが、研究室の試薬コストを削減しながら、臨床ワークフローの改善に役立つことを願っています。

要約(オリジナル)

In histology, the presence of collagen in the extra-cellular matrix has both diagnostic and prognostic value for cancer malignancy, and can be highlighted by adding Saffron (S) to a routine Hematoxylin and Eosin (HE) staining. However, Saffron is not usually added because of the additional cost and because pathologists are accustomed to HE, with the exception of France-based laboratories. In this paper, we show that it is possible to quantify the collagen content from the HE image alone and to digitally create an HES image. To do so, we trained a UNet to predict the Saffron densities from HE images. We created a dataset of registered, restained HE-HES slides and we extracted the Saffron concentrations as ground truth using stain deconvolution on the HES images. Our model reached a Mean Absolute Error of 0.0668 $\pm$ 0.0002 (Saffron values between 0 and 1) on a 3-fold testing set. We hope our approach can aid in improving the clinical workflow while reducing reagent costs for laboratories.

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