背景
肝细胞癌(HCC)是一种恶性肿瘤与肝细胞分化和世界上最常见的一种癌症。这种类型的癌症通常是诊断以个月存活时间时导致高死亡率(1]。支持组织病理学诊断肝癌的目的,我们开发了一个实验系统的“肝活检特性测量软件”(2]。系统提供病理学家的定量测量组织形态使用数字幻灯片hematoxylin-eosin(他)染色肝组织标本,以及肝癌检测基于这些测量结果。在这项研究中,我们专注于系统中肝细胞图像的分类过程。此前,Kiyuna et al。3]了肝细胞图像的自动分类基于13类型的核和结构特点,其中每个功能包括6统计分布。为了提高分类的性能,我们开发了部分肝组织的方法和量化附加的组织特性,比如小梁形态(4]。本文报告评估结果的影响分割和HCC的附加功能检测性能。
方法
我们增强了分类过程在3包括11特性)的(即组织变化。,features related to fatty change, cytoplasm colors, cell clearness index, and stroma) and 10 features of trabecular (e.g., nuclei-cytoplasmic ratio, irregularity of sinusoid, and trabecular arrangements). Furthermore, we apply a mask obtained by the stroma segmentation before calculating the 13 types of nuclear and structural features such that those features are derived from hepatocytes only, thus generating in total 177 features. The experiments were performed on a collection of region-of-interest (ROI) images extracted from HE stained whole slide images (WSI), consisting of 1054 ROIs of HCC biopsy samples (504 negatives and 550 positives) and 1076 ROIs of HCC surgically resected samples (533 negatives and 543 positives). In the process, we made some combinations on the sets of features and sets of training data from both biopsy and surgery samples. As for the classification, we used 5-fold cross validation support vector machine (SVM) with LibSVM as our library.
结果
分类实验结果总结在表1。我们的实验表明,组合的新特性与原子核和结构特点可以提高约1 - 3%的准确性取决于类型的训练和测试数据。例如,在活检样本,灵敏度从84.7%提高到88.2%,而特异性改变(91.9%)。此外,在手术样本,高分化肿瘤的检出率(埃德蒙森等级1)从65.0%提高到77.5%,添加新特性。然而,核上的掩蔽过程特性对活检和手术样本带来不同的影响,但它促进了核的可靠性特性由于错误检测到核从量化中删除。
结论
核的结合,小梁,和其他组织特性使肝癌检测使用SVM分类率提高。尽管图像特征是不同的在活检和手术切除标本,相同的样本分类系统提供了良好的性能。肝细胞癌分类方案介绍了原型的实现特性为肝脏活组织检查,测量软件和肝细胞癌的概率是可视化每WSI的ROI。它将支持病理学家在肝癌诊断和组织形态的定量测量。
确认
这项工作是支持的新能源和工业技术发展组织(NEDO)的日本。阿卜杜勒阿齐兹先生还要感谢印尼教育捐赠基金(LPDP)在他的研究的支持。