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English(EN) A deep learning pipeline for PAM50 subtype classification using histopathology images and multi-objective patch selection

深度学习从病理图像预测乳腺癌亚型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新的深度学习框架，使用组织病理学图像对乳腺癌亚型进行分类，有可能减少对昂贵分子检测的需求。该方法采用多目标斑块选择策略，结合遗传算法和不确定性估计，以识别用于分类的信息性图像斑块。该方法在内部和外部数据集上均取得了较高的F1分数和AUC值，证明了其通过提供计算效率高、基于成像的替代方案来支持临床决策的潜力。 AI

影响 提供了一种潜在的基于成像的替代分子检测方法，用于乳腺癌亚型分类，提高了效率并支持临床决策。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Arezoo Borji, Gernot Kronreif, Bernhard Angermayr, Francisco Mario Calisto, Ali Abbasian Ardakani, Wolfgang Birkfellner, Inna Servetnyk, Yinyin Yuan, Sepideh Hatamikia ·

    使用组织病理学图像和多目标斑块选择的PAM50亚型分类的深度学习管道

    arXiv:2604.01798v4 Announce Type: replace Abstract: Breast cancer is a highly heterogeneous disease with diverse molecular profiles. The PAM50 gene signature is widely recognized as a standard for classifying breast cancer into intrinsic subtypes, enabling more personalized treat…

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