Сегментация опухолей на полнослайдовых гистологических изображениях с использованием технологии глубокого обучения
Аннотация
Рассматривается проблема обнаружения и сегментации опухолей на полнослайдовых гистологических изображениях с целью компьютерной поддержки процессов диагностики рака молочной железы. В качестве базовых инструментов используются технология глубокого обучения и классификационные сверточные нейронные сети. Основу используемого метода сегментации составляет процедура отнесения фрагментов изображений к классу «норма» либо «опухоль» в каждой позиции скользящего окна. Данная процедура базируется на методах глубокого обучения (Deep Learning) и реализуется сверточной нейронной сетью, предварительно обученной на представительном наборе из 600 000 небольших фрагментов цветных изображений размером 256×256 пикселов. Получаемая в результате карта вероятностей принадлежности каждого элементарного фрагмента сканируемого полнослайдового изображения к классу «опухоль» обрабатывается известными методами с целью получения выходных бинарных масок патологических участков. Предложенный алгоритм сегментации опухолей на полнослайдовых гистологических изображениях может использоваться для автоматизации процессов диагностики онкологических заболеваний. Одним из важных преимуществ алгоритма является возможность автоматического обнаружения небольших агломератов раковых клеток.
Ключевые слова
полнослайдовые гистологические изображения,
глубокое обучение,
сверточные нейронные сети,
сегментация,
диагностика онкологических заболеваний
При поддержке: Работа выполнена при частичной финансовой поддержке в рамках представленного гранта Президента Республики Беларусь (по распоряжению Президента Республики Беларусь № 32рп от 19 января 2018 г.), а также согласно проекту БРФФИ «Разработка высокопроизводительных средств интеллектуальной программной поддержки для решения трудоемких задач информатики и биоинформатики» (по договору № Ф18Р-178 от 30 мая 2018 г.).
Для цитирования:
Ковалев В.А., Левчук В.А., Калиновский А.А., Фридман М.В. Сегментация опухолей на полнослайдовых гистологических изображениях с использованием технологии глубокого обучения. Информатика. 2019;16(2):18-26.
For citation:
Kovalev V.A., Liauchuk V.A., Kalinovski A.A., Fridman M.V. Tumor segmentation in whole-slide histology images using deep learning. Informatics. 2019;16(2):18-26. (In Russ.)
Просмотров: 962
Послать статью по эл. почте 