Applying deep learning to quantify empty lacunae in histologic sections of osteonecrosis of the femoral head.
Applying deep learning to quantify empty lacunae in histologic sections of osteonecrosis of the femoral head.
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DOI：
10.1002/jor.25201
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发表时间：
2022-08
影响因子：
2.8
通讯作者：
Yang, Yunzhi P.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lui, Elaine;Maruyama, Masahiro;Guzman, Roberto A.;Moeinzadeh, Seyedsina;Pan, Chi-Chun;Pius, Alexa K.;Quig, Madison S., V;Wong, Laurel E.;Goodman, Stuart B.;Yang, Yunzhi P.
股骨头坏死（ONFH）是一种软骨下骨供血不足导致骨髓细胞死亡的疾病。脱钙组织学和空腔隙百分比评估用于量化 ONFH 的严重程度。然而，目前临床实践中手动计数细胞的过程是一个繁琐且低效的过程。我们利用人工智能的力量，通过训练已建立的深度卷积神经网络框架 Faster-RCNN，自动对 135 个组织学图像中的骨细胞（健康和固缩）和空腔进行分类和量化。训练后的细胞分类器与地面实况之间的调整相关系数为 R = 0.98。这项工作中详述的方法显着减少了 ONFH 组织学样本中细胞计数的手工工作，并且可以转化为图像量化的其他领域。
Osteonecrosis of the femoral head (ONFH) is a disease in which inadequate blood supply to the subchondral bone causes death of cells in the bone marrow. Decalcified histology and assessment of the percentage of empty lacunae are used to quantify the severity of ONFH. However, the current clinical practice of manually counting cells is a tedious and inefficient process. We utilized the power of artificial intelligence by training an established deep convolutional neural network framework, Faster-RCNN, to automatically classify and quantify osteocytes (healthy and pyknotic) and empty lacunae in 135 histology images. The adjusted correlation coefficient between the trained cell classifier and the ground truth was R = 0.98. The methods detailed in this work significantly reduced the manual effort of cell counting in ONFH histological samples and can be translated to other fields of image quantification.
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影响因子：
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作者：
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