Whole Slide Image(전체 슬라이드 이미지)란 무엇입니까?
Whole Slide Image 전체 슬라이드 이미지 - Deep-learning methods for computational pathology require either manual annotation of gigapixel whole-slide images (WSIs) or large datasets of WSIs with slide-level labels and typically suffer from poor domain adaptation and interpretability. [1] Recently, deep learning methods for the analysis of whole-slide images (WSIs) have shown excellent performance on these tasks, and have the potential to substantially reduce the workload of pathologists. [2] An automated image analysis pipeline was developed to extract quantitative morphological features from H&E stained whole-slide images. [3] In conclusion, QuPath offers a user-friendly solution to whole-slide image analysis which could lead to important new discoveries in both health and disease. [4] We propose a pipeline, called TRIgrade, that will identify diagnostic relevant regions in the whole-slide image (WSI) and collectively predict the grade of the current WSI. [5] We developed and validated a deep learning-based system (HCC-SurvNet) that provides risk scores for disease recurrence after primary resection, directly from hematoxylin and eosin-stained digital whole-slide images of formalin-fixed, paraffin embedded liver resections. [6] Four CNNs that were pre-trained using transfer learning and one CNN built from scratch were used to classify patch images from pathology whole-slide images (WSIs). [7] In order to improve the generalization ability of the model, according to the features, predicting result could be obtained from random forest, and the integration result was invoked as the result of haematoxylin and eosin pathological whole-slide images (WSI). [8] Whole-slide images (WSIs) were stratified into training (n = 407), validation (n = 110), and test sets (n = 172). [9] We report a machine learning technique to quantify the extent of intestinal metaplasia and predict Barrett's segment length from whole-slide image tile counts automatically generated from Cytosponge-TFF3 histology slides. [10] Nevertheless, the high-efficient and spatial-correlated processing of individual patches have always attracted attention in whole-slide image (WSI) analysis. [11] 1970 pCLE videos, 897,931 biopsy patches, and 387 whole-slide images were used to train, test, and validate the models. [12] We present the detailed implementation of the pix H-score in two different whole-slide image analysis software packages Visiopharm and HALO. [13] A DL core-needle biopsy (DL-CNB) model was built on the attention-based multiple instance-learning (AMIL) framework to predict ALN status utilizing the DL features, which were extracted from the cancer areas of digitized whole-slide images (WSIs) of breast CNB specimens annotated by two pathologists. [14] e21012 Background: Pathologic classification of immune phenotype is challenging since there is no consensus on how to assess spatial relations of tumor-infiltrating lymphocyte (TIL) on cancer epithelium (CE) and cancer stroma (CS) in whole-slide images (WSI). [15] In this paper, we focused on the automatic evaluation of TME in giga-pixel digital histopathology whole-slide images. [16] We introduce UniToPatho, an annotated dataset of 9536 hematoxylin and eosin (H&E) stained patches extracted from 292 whole-slide images, meant for training deep neural networks for colorectal polyps classification and adenomas grading. [17] Methods: We have developed PodoSighter, an online cloud-based tool, to automatically identify and quantify podocyte nuclei from giga-pixel brightfield whole-slide images (WSIs) using deep learning. [18] Nevertheless, despite colorectal cancer (CRC) being the second deadliest cancer type worldwide, with increasing incidence rates, the application of AI for CRC diagnosis, particularly on whole-slide images (WSI), is still a young field. [19] In recent years, the digitization of whole-slide images of tissue has accelerated the implementation of artificial intelligence (AI) approaches in tumor pathology and provided an opportunity to use AI tools to improve the interpretation of immune biomarkers. [20] In conclusion, QuPath offers a user-friendly, rapid and accurate solution to whole-slide image analysis which could lead to important new discoveries in both health and disease. [21] Deidentified urine cytology slides were digitalized as whole-slide images (WSIs) for analyzing. [22] In whole-slide image analysis in surgical specimens using immunohistochemistry, IgG4-related sclerosing sialadenitis (IgG4-SS, n = 17) was characterized by markedly numerous, large, and irregular-shaped GCs with increased IL-10 + cells and Tfr and Tfh in the total area of the salivary gland compared with controls, including patients with chronic sialadenitis (n = 17) and Sjögren syndrome (n = 15). [23] After annotation of histopathological whole-slide images and image patch extraction, we trained and optimized an EfficientNet convolutional neuronal network algorithm on 84,139 image patches from 629 patients and evaluated its potential to classify tumor-free reference lymph nodes, nodal small lymphocytic lymphoma/chronic lymphocytic leukemia, and nodal diffuse large B-cell lymphoma. [24] The snapshot group included 1970 glomeruli from 516 patients, and the whole-slide image group included 8665 glomeruli from 148 patients. [25] METHODS: We selected 12 whole-slide images of radical prostatectomy specimens. [26] In this research, over the analysis of a privately collected and manually annotated dataset of 130 cytological whole-slide images, the authors proposed a deep-learning diagnostic system to localize, grade, and quantify squamous cell abnormalities. [27] Whole-slide images (WSIs) have supported the state-of-the-art diagnosis results and have been admitted as the gold standard clinically. [28] In this paper, a whole-slide image grading benchmark for cervical cancer precursor lesions is created and the "Uterine Cervical Cancer Database" introduced in this article is the first publicly available cervical tissue microscopy image dataset. [29] To perform an automatic diagnosis, prostate tissue samples are first digitized into gigapixel-resolution whole-slide images. [30] 82 for the whole-slide image. [31] Key Points Question Can a deep neural network decrease likelihood of unnecessary donor kidney discard by precisely quantifying percent global glomerulosclerosis on whole-slide images of hematoxylin-eosin–stained biopsy specimens? Findings In this prognostic study of 83 donor kidneys, a deep neural network segmented normal and globally sclerotic glomeruli in whole-slide images to quantify percent global glomerulosclerosis with higher performance than pathologists. [32] In this study, we demonstrate how deep learning approaches can be used for an automatic classification of glioma subtypes and grading using whole-slide images that were obtained from routine clinical practice. [33] In the testing phase, whole-slide images in an additional 40 cases were analysed. [34] Artificial intelligence provides a way to quantify mucus proportion on whole-slide images (WSIs) accurately. [35] The slides were multi spectrally imaged and custom-made python scripts enabled conversion to artificial brightfield whole-slide images (WSI). [36] Our experiments were performed on three publicly available whole-slide images of recent challenges (PAIP 2019: hepatocellular carcinoma segmentation; BACH 2020: breast cancer segmentation; CAMELYON 2016: metastasis detection in lymph nodes). [37] Using serial sectioning methodology combined with immunohistochemistry and whole-slide image analysis, the depth dependent variation in immune cell abundance in tumor specimens was investigated at single cell resolution. [38] In digital pathology, domain shift can be manifested in differences between whole-slide images, introduced by for example differences in acquisition pipeline – between medical centers or over time. [39] Hence, in this work we analyze how the advantages of deep learning can be used for the malignancy grading of histopathological whole-slide images of the prostate, without relying too much on annotations and large-scale datasets. [40] Color normalization is one of the pre-processing steps employed by many deep learning-based algorithms used for aiding pathology diagnoses with whole-slide images. [41] We developed a digital, automated quantification method to evaluate amyloid deposits in glomeruli, vessels and interstitium on digital whole-slide images (WSIs). [42] We developed methods for automated whole-slide image acquisition and unbiased computerized image analysis to quantify extravasated platelets. [43] The end-to-end deep learning framework thus automates digital pathology image workflow from tissue staining to interpretable prostate tumor classification and can be valuable for accurate grading of prostate cancer and generalized to other whole-slide image classification tasks. [44]계산 병리학을 위한 딥 러닝 방법은 기가픽셀 전체 슬라이드 이미지(WSI)의 수동 주석 또는 슬라이드 수준 레이블이 있는 WSI의 대규모 데이터 세트를 필요로 하며 일반적으로 도메인 적응 및 해석 가능성이 좋지 않습니다. [1] 최근에 전체 슬라이드 이미지(WSI) 분석을 위한 딥 러닝 방법은 이러한 작업에서 우수한 성능을 보여주었으며 병리학자의 업무량을 크게 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. [2] H&E 스테인드 전체 슬라이드 이미지에서 정량적 형태학적 특징을 추출하기 위해 자동화된 이미지 분석 파이프라인이 개발되었습니다. [3] 결론적으로, QuPath는 건강과 질병 모두에서 중요한 새로운 발견으로 이어질 수 있는 전체 슬라이드 이미지 분석에 대한 사용자 친화적인 솔루션을 제공합니다. [4] 전체 슬라이드 이미지(WSI)에서 진단 관련 영역을 식별하고 현재 WSI의 등급을 집합적으로 예측하는 TRIgrade라는 파이프라인을 제안합니다. [5] 우리는 포르말린 고정 파라핀 포매 간 절제술의 헤마톡실린 및 에오신 염색 디지털 전체 슬라이드 이미지에서 직접 1차 절제술 후 질병 재발에 대한 위험 점수를 제공하는 딥 러닝 기반 시스템(HCC-SurvNet)을 개발하고 검증했습니다. [6] 전이 학습을 사용하여 사전 훈련된 4개의 CNN과 처음부터 구축한 1개의 CNN을 사용하여 병리학 전체 슬라이드 이미지(WSI)에서 패치 이미지를 분류했습니다. [7] 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 특징에 따라 랜덤 포레스트에서 예측 결과를 얻을 수 있었고, 통합 결과는 haematoxylin과 eosin 병리학적 전체 슬라이드 이미지(WSI)의 결과로 호출되었습니다. [8] 전체 슬라이드 이미지(WSI)는 훈련(n = 407), 검증(n = 110) 및 테스트 세트(n = 172)로 계층화되었습니다. [9] 우리는 장 화생의 정도를 정량화하고 Cytosponge-TFF3 조직학 슬라이드에서 자동으로 생성된 전체 슬라이드 이미지 타일 수에서 Barrett의 세그먼트 길이를 예측하는 기계 학습 기술을 보고합니다. [10] 그럼에도 불구하고 개별 패치의 고효율 및 공간 상관 처리는 전체 슬라이드 이미지(WSI) 분석에서 항상 주목을 받았습니다. [11] 1970 pCLE 비디오, 897,931 생검 패치 및 387 전체 슬라이드 이미지가 모델을 훈련, 테스트 및 검증하는 데 사용되었습니다. [12] 우리는 두 가지 다른 전체 슬라이드 이미지 분석 소프트웨어 패키지 Visiopharm 및 HALO에서 pix H-score의 자세한 구현을 제시합니다. [13] DL core-needle biopsy(DL-CNB) 모델은 주의 기반 다중 인스턴스 학습(AMIL) 프레임워크를 기반으로 구축되어 디지털화된 전체 슬라이드 이미지의 암 영역에서 추출한 DL 기능을 활용하여 ALN 상태를 예측합니다. WSI) 두 병리학자가 주석을 추가한 유방 CNB 표본. [14] e21012 배경: 전체 슬라이드 이미지(WSI)에서 암 상피(CE) 및 암 기질(CS)에 대한 종양 침윤 림프구(TIL)의 공간적 관계를 평가하는 방법에 대한 합의가 없기 때문에 면역 표현형의 병리학적 분류는 어렵습니다. [15] 이 논문에서는 기가픽셀 디지털 조직병리학 전체 슬라이드 이미지에서 TME의 자동 평가에 중점을 두었습니다. [16] 292개의 전체 슬라이드 이미지에서 추출한 9536개의 헤마톡실린 및 에오신(H&E) 염색 패치의 주석이 달린 데이터 세트인 UniToPatho를 소개합니다. 이는 대장 폴립 분류 및 선종 등급을 위한 심층 신경망 훈련을 의미합니다. [17] 방법: 딥 러닝을 사용하여 기가픽셀 명시야 전체 슬라이드 이미지(WSI)에서 족세포 핵을 자동으로 식별하고 정량화하는 온라인 클라우드 기반 도구인 PodoSighter를 개발했습니다. [18] 그럼에도 불구하고 결장직장암(CRC)이 세계적으로 두 번째로 치명적인 암 유형이고 발병률이 증가함에도 불구하고 CRC 진단, 특히 전체 슬라이드 이미지(WSI)에 AI를 적용하는 것은 여전히 젊은 분야입니다. [19] 최근 몇 년 동안 조직의 전체 슬라이드 이미지의 디지털화는 종양 병리학에서 인공 지능(AI) 접근 방식의 구현을 가속화하고 AI 도구를 사용하여 면역 바이오마커의 해석을 개선할 수 있는 기회를 제공했습니다. [20] 결론적으로, QuPath는 건강과 질병 모두에서 중요한 새로운 발견으로 이어질 수 있는 전체 슬라이드 이미지 분석에 대한 사용자 친화적이고 빠르고 정확한 솔루션을 제공합니다. [21] 식별되지 않은 소변 세포학 슬라이드는 분석을 위해 전체 슬라이드 이미지(WSI)로 디지털화되었습니다. [22] 면역 조직 화학을 이용한 수술 표본의 전체 슬라이드 이미지 분석에서, IgG4 관련 경화성 시알아덴염(IgG4-SS, n = 17)은 IL-10 + 세포와 Tfr 및 Tfh가 증가된 현저하게 많은 크고 불규칙한 모양의 GC를 특징으로 했습니다. 만성 시알선염(n = 17) 및 쇼그렌 증후군(n = 15) 환자를 포함하여 대조군과 비교하여 침샘의 총 면적에서. [23] 조직병리학적 전체 슬라이드 이미지 및 이미지 패치 추출에 대한 주석을 추가한 후, 우리는 629명의 환자로부터 얻은 84,139개의 이미지 패치에 대해 EfficientNet 컨볼루션 신경망 알고리즘을 훈련 및 최적화하고 종양이 없는 참조 림프절, 결절성 소림프구성 림프종/만성 림프구를 분류할 수 있는 가능성을 평가했습니다. 백혈병 및 결절 미만성 거대 B 세포 림프종. [24] 스냅샷 그룹은 516명의 환자로부터 1970개의 사구체를 포함하였고, 전체 슬라이드 이미지 그룹은 148명의 환자로부터 8665개의 사구체를 포함하였다. [25] 방법: 근치적 전립선 절제술 표본의 전체 슬라이드 이미지 12개를 선택했습니다. [26] 이 연구에서 저자는 130개의 세포학적 전체 슬라이드 이미지에 대해 개인적으로 수집하고 수동으로 주석을 추가한 데이터 세트를 분석하여 편평 세포 이상을 국소화, 등급화 및 정량화하는 딥 러닝 진단 시스템을 제안했습니다. [27] 전체 슬라이드 이미지(WSI)는 최첨단 진단 결과를 지원했으며 임상적으로 황금 표준으로 인정되었습니다. [28] 이 논문에서는 자궁경부암 전구체 병변에 대한 전체 슬라이드 이미지 그레이딩 벤치마크를 만들고 이 문서에서 소개된 "자궁경부암 데이터베이스"는 공개적으로 사용 가능한 최초의 자궁경부 조직 현미경 이미지 데이터 세트입니다. [29] 자동 진단을 수행하기 위해 전립선 조직 샘플은 먼저 기가픽셀 해상도의 전체 슬라이드 이미지로 디지털화됩니다. [30] 전체 슬라이드 이미지의 경우 82입니다. [31] 핵심 질문 질문 심층 신경망이 헤마톡실린-에오신 염색 생검 표본의 전체 슬라이드 이미지에서 전체 사구체 경화증의 백분율을 정확하게 정량화하여 불필요한 기증자 신장 폐기 가능성을 줄일 수 있습니까? 결과 83명의 기증자 신장에 대한 이 예후 연구에서 심층 신경망은 전체 슬라이드 이미지에서 정상 및 전역 경화성 사구체를 분할하여 병리학자보다 더 높은 성과로 전체 사구체 경화증의 백분율을 정량화했습니다. [32] 이 연구에서 우리는 일상적인 임상 실습에서 얻은 전체 슬라이드 이미지를 사용하여 신경교종 하위 유형의 자동 분류 및 등급에 딥 러닝 접근 방식을 사용할 수 있는 방법을 보여줍니다. [33] 테스트 단계에서 추가로 40건의 전체 슬라이드 이미지를 분석했습니다. [34] 인공 지능은 전체 슬라이드 이미지(WSI)에서 점액 비율을 정확하게 정량화하는 방법을 제공합니다. [35] 슬라이드는 다중 스펙트럼 이미지로 제작되었으며 맞춤형 Python 스크립트를 통해 인공 명시야 전체 슬라이드 이미지(WSI)로 변환할 수 있습니다. [36] 우리의 실험은 최근 문제에 대한 공개적으로 사용 가능한 3개의 전체 슬라이드 이미지(PAIP 2019: 간세포 암종 세분화, BACH 2020: 유방암 세분화, CAMELYON 2016: 림프절 전이 감지)에 대해 수행되었습니다. [37] 면역 조직 화학 및 전체 슬라이드 이미지 분석과 결합된 직렬 단면 방법을 사용하여 종양 표본의 면역 세포 풍부도의 깊이 의존적 변화를 단일 세포 해상도에서 조사했습니다. [38] 디지털 병리학에서 도메인 이동은 예를 들어 의료 센터 간 또는 시간 경과에 따른 획득 파이프라인의 차이에 의해 도입된 전체 슬라이드 이미지 간의 차이로 나타날 수 있습니다. [39] 따라서 이 작업에서 우리는 주석 및 대규모 데이터 세트에 너무 많이 의존하지 않고 전립선의 조직병리학적 전체 슬라이드 이미지의 악성 등급화에 딥 러닝의 이점을 어떻게 사용할 수 있는지 분석합니다. [40] 색상 정규화는 전체 슬라이드 이미지로 병리 진단을 지원하는 데 사용되는 많은 딥 러닝 기반 알고리즘에서 사용하는 전처리 단계 중 하나입니다. [41] 우리는 디지털 전체 슬라이드 이미지(WSI)에서 사구체, 혈관 및 간질의 아밀로이드 침착을 평가하기 위한 디지털 자동화 정량화 방법을 개발했습니다. [42] 우리는 유출된 혈소판을 정량화하기 위해 자동화된 전체 슬라이드 이미지 수집 및 편견 없는 컴퓨터 이미지 분석을 위한 방법을 개발했습니다. [43] 따라서 종단 간 딥 러닝 프레임워크는 조직 염색에서 해석 가능한 전립선 종양 분류에 이르기까지 디지털 병리학 이미지 워크플로를 자동화하고 전립선암의 정확한 등급을 매기는 데 유용하고 다른 전체 슬라이드 이미지 분류 작업으로 일반화할 수 있습니다. [44]
convolutional neural network 컨볼루션 신경망
A convolutional neural network (CNN) method is proposed in this study to boost the automatic identification of breast cancer by analyzing hostile ductal carcinoma tissue zones in whole-slide images (WSIs). [1] Advanced whole-slide image analysis algorithms, including convolutional neural networks (CNN) were used to register unmixed multispectral images and corresponding H&E sections, to segment the different tissue compartments (tumour, stroma) and to detect all individual positive lymphocytes. [2] In this paper, we develop such a method where we form an ensemble-based classification model using three Convolutional Neural Network (CNN) architectures, namely Inception v3, Xception and DenseNet-169 pre-trained on ImageNet dataset for Pap stained single cell and whole-slide image classification. [3] We propose HookNet, a semantic segmentation model for histopathology whole-slide images, which combines context and details via multiple branches of encoder-decoder convolutional neural networks. [4] Based on a state-of-the-art transfer-learned deep convolutional neural network in artificial intelligence (AI), we proposed a novel patch aggregation strategy for clinic CRC diagnosis using weakly labeled pathological whole-slide image (WSI) patches. [5] Methods In this study, we trained a deep convolutional neural network (CNN) of ResNet on whole-slide images (WSIs) to predict the gBRCA mutation in breast cancer. [6]이 연구에서는 전체 슬라이드 이미지(WSI)에서 적대적 유관암 조직 영역을 분석하여 유방암의 자동 식별을 향상시키기 위해 CNN(Convolutional Neural Network) 방법을 제안합니다. [1] CNN(컨볼루션 신경망)을 포함한 고급 전체 슬라이드 이미지 분석 알고리즘을 사용하여 혼합되지 않은 다중 스펙트럼 이미지와 해당 H&E 섹션을 등록하고 다양한 조직 구획(종양, 기질)을 분할하고 모든 개별 양성 림프구를 감지했습니다. [2] 이 논문에서 우리는 Pap 염색 단일 세포 및 전체에 대한 ImageNet 데이터 세트에 대해 사전 훈련된 Inception v3, Xception 및 DenseNet-169라는 세 가지 CNN(Convolutional Neural Network) 아키텍처를 사용하여 앙상블 기반 분류 모델을 형성하는 방법을 개발합니다. - 슬라이드 이미지 분류. [3] nan [4] nan [5] nan [6]
deep learning model 딥 러닝 모델
Here, we developed a deep learning model using whole-slide images of regional lymph nodes of colorectal cancer with only a slide-level label (either a positive or negative slide). [1] We, therefore, developed a deep learning model for the fully automated CLR density quantification on routine hematoxylin and eosin (HE)-stained whole-slide images (WSIs) and further investigated its prognostic validity for patient stratification. [2] 6 million annotations from board-certified pathologists across >5700 samples to train deep learning models for cell and tissue classification that can exhaustively map whole-slide images at two and four micron-resolution. [3] Conclusions: Deep-learning models that analyze the TME from H&E whole-slide images can identify NSCLC patients with durable benefit on Pembrolizumab. [4] In this study, we performed annotations for training sets by expert pancreatic pathologists and trained a deep learning model to assess PDAC on EUS-FNB of the pancreas in histopathological whole-slide images. [5]여기에서 우리는 슬라이드 수준 레이블(포지티브 또는 네거티브 슬라이드)만 있는 대장암의 국소 림프절의 전체 슬라이드 이미지를 사용하여 딥 러닝 모델을 개발했습니다. [1] 따라서 우리는 일상적인 헤마톡실린 및 에오신(HE) 염색 전체 슬라이드 이미지(WSI)에 대한 완전 자동화된 CLR 밀도 정량화를 위한 딥 러닝 모델을 개발하고 환자 계층화에 대한 예후 타당성을 추가로 조사했습니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5]
deep learning algorithm 딥 러닝 알고리즘
Objective To develope a deep learning algorithm for pathological classification of chronic gastritis and assess its performance using whole-slide images (WSIs). [1] METHODS A total of 441 whole-slide images (WSIs) of AFS tissue material were used to develop a deep learning algorithm. [2] We used corresponding gigapixel whole-slide images, RNA-Seq abundance, copy number variation, and mutation data from 5,720 patients across 14 cancer types to train a weakly supervised, interpretable, multimodal deep learning algorithm that is able to not only fuse these heterogenous modalities for survival analysis, but also discover prognostic features from these modalities that corroborate with poor and favorable survival outcomes using multimodal interpretability. [3]목적 만성 위염의 병리학적 분류를 위한 딥 러닝 알고리즘을 개발하고 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 사용하여 성능을 평가합니다. [1] 행동 양식 AFS 조직 재료의 총 441개 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 사용하여 딥 러닝 알고리즘을 개발했습니다. [2] nan [3]