SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Sheahan D)
 

Sökning: WFRF:(Sheahan D) > Semi-Supervised Lea...

  • Bokhorst, John-MelleRadboud Univ Nijmegen, Netherlands (författare)

Semi-Supervised Learning to Automate Tumor Bud Detection in Cytokeratin-Stained Whole-Slide Images of Colorectal Cancer

  • Artikel/kapitelEngelska2023

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2023-03-30
  • MDPI,2023
  • electronicrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:liu-193593
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-193593URI
  • https://doi.org/10.3390/cancers15072079DOI

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]; Dutch Cancer Society [10602/2016-2]; Swiss Cancer Research Foundation [KFS-4427-02-2018]; Alpe dHuZes/Dutch Cancer Society Fund [KUN 2014-7032]
  • Tumor budding is a histopathological biomarker associated with metastases and adverse survival outcomes in colorectal carcinoma (CRC) patients. It is characterized by the presence of single tumor cells or small clusters of cells within the tumor or at the tumor-invasion front. In order to obtain a tumor budding score for a patient, the region with the highest tumor bud density must first be visually identified by a pathologist, after which buds will be counted in the chosen hotspot field. The automation of this process will expectedly increase efficiency and reproducibility. Here, we present a deep learning convolutional neural network model that automates the above procedure. For model training, we used a semi-supervised learning method, to maximize the detection performance despite the limited amount of labeled training data. The model was tested on an independent dataset in which human- and machine-selected hotspots were mapped in relation to each other and manual and machine detected tumor bud numbers in the manually selected fields were compared. We report the results of the proposed method in comparison with visual assessment by pathologists. We show that the automated tumor bud count achieves a prognostic value comparable with visual estimation, while based on an objective and reproducible quantification. We also explore novel metrics to quantify buds such as density and dispersion and report their prognostic value. We have made the model available for research use on the grand-challenge platform.

Ämnesord och genrebeteckningar

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

  • Nagtegaal, Iris D.Radboud Univ Nijmegen, Netherlands (författare)
  • Zlobec, IntiUniv Bern, Switzerland (författare)
  • Dawson, HeatherUniv Bern, Switzerland (författare)
  • Sheahan, KieranSt Vincents Univ Hosp, Ireland (författare)
  • Simmer, FemkeRadboud Univ Nijmegen, Netherlands (författare)
  • Kirsch, RichardUniv Toronto, Canada (författare)
  • Vieth, MichaelFriedrich Alexander Univ Erlangen Nuremberg, Germany (författare)
  • Lugli, AlessandroUniv Bern, Switzerland (författare)
  • van der Laak, JeroenLinköpings universitet,Avdelningen för diagnostik och specialistmedicin,Medicinska fakulteten,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV,Region Östergötland, Klinisk patologi,Radboud Univ Nijmegen, Netherlands(Swepub:liu)jerva26 (författare)
  • Ciompi, FrancescoRadboud Univ Nijmegen, Netherlands (författare)
  • Radboud Univ Nijmegen, NetherlandsUniv Bern, Switzerland (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Cancers: MDPI15:72072-6694

Internetlänk

Hitta via bibliotek

  • Cancers (Sök värdpublikationen i LIBRIS)

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