SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Muller Jeroen)
 

Sökning: WFRF:(Muller Jeroen) > Unleashing the pote...

  • Marini, NiccoloUniv Appl Sci Western Switzerland HES SO Valais, Switzerland; Univ Geneva, Switzerland (författare)

Unleashing the potential of digital pathology data by training computer-aided diagnosis models without human annotations

  • Artikel/kapitelEngelska2022

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2022-07-22
  • Nature Portfolio,2022
  • electronicrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:liu-187352
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-187352URI
  • https://doi.org/10.1038/s41746-022-00635-4DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Funding Agencies|European Union [825292]
  • The digitalization of clinical workflows and the increasing performance of deep learning algorithms are paving the way towards new methods for tackling cancer diagnosis. However, the availability of medical specialists to annotate digitized images and free-text diagnostic reports does not scale with the need for large datasets required to train robust computer-aided diagnosis methods that can target the high variability of clinical cases and data produced. This work proposes and evaluates an approach to eliminate the need for manual annotations to train computer-aided diagnosis tools in digital pathology. The approach includes two components, to automatically extract semantically meaningful concepts from diagnostic reports and use them as weak labels to train convolutional neural networks (CNNs) for histopathology diagnosis. The approach is trained (through 10-fold cross-validation) on 3769 clinical images and reports, provided by two hospitals and tested on over 11000 images from private and publicly available datasets. The CNN, trained with automatically generated labels, is compared with the same architecture trained with manual labels. Results show that combining text analysis and end-to-end deep neural networks allows building computer-aided diagnosis tools that reach solid performance (micro-accuracy = 0.908 at image-level) based only on existing clinical data without the need for manual annotations.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Marchesin, StefanoUniv Padua, Italy (författare)
  • Otalora, SebastianUniv Appl Sci Western Switzerland HES SO Valais, Switzerland; Univ Geneva, Switzerland (författare)
  • Wodzinski, MarekUniv Appl Sci Western Switzerland HES SO Valais, Switzerland; AGH Univ Sci & Technol, Poland (författare)
  • Caputo, AlessandroRuggi Univ Hosp, Italy; Gravina Hosp Caltagirone ASP, Italy (författare)
  • van Rijthoven, MartRadboud Univ Nijmegen, Netherlands (författare)
  • Aswolinskiy, WitaliRadboud Univ Nijmegen, Netherlands (författare)
  • Bokhorst, John-MelleRadboud Univ Nijmegen, Netherlands (författare)
  • Podareanu, DamianSURFsara, Netherlands (författare)
  • Petters, EdytaMicroscopeIT, Poland (författare)
  • Boytcheva, SvetlaSirma AI, Bulgaria; Bulgarian Acad Sci, Bulgaria (författare)
  • Buttafuoco, GenzianaGravina Hosp Caltagirone ASP, Italy (författare)
  • Vatrano, SimonaGravina Hosp Caltagirone ASP, Italy (författare)
  • Fraggetta, FilippoUniv Geneva, Switzerland; Gravina Hosp Caltagirone ASP, Italy; Cannizzaro Hosp, Italy (författare)
  • van der Laak, JeroenLinköpings universitet,Avdelningen för diagnostik och specialistmedicin,Medicinska fakulteten,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV,Region Östergötland, Klinisk patologi,Univ Padua, Italy; Radboud Univ Nijmegen, Netherlands(Swepub:liu)jerva26 (författare)
  • Agosti, MaristellaUniv Padua, Italy (författare)
  • Ciompi, FrancescoRadboud Univ Nijmegen, Netherlands (författare)
  • Silvello, GianmariaUniv Padua, Italy (författare)
  • Muller, HenningUniv Geneva, Switzerland (författare)
  • Atzori, ManfredoUniv Appl Sci Western Switzerland HES SO Valais, Switzerland; Univ Padua, Italy (författare)
  • Univ Appl Sci Western Switzerland HES SO Valais, Switzerland; Univ Geneva, SwitzerlandUniv Padua, Italy (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:npj Digital Medicine: Nature Portfolio5:12398-6352

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy