Improving the Diagnosis of Skin Biopsies Using Tissue Segmentation.
Improving the Diagnosis of Skin Biopsies Using Tissue Segmentation.
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DOI：
10.3390/diagnostics12071713
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发表时间：
2022-07-14
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
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作者：
侵袭性黑色素瘤是一种常见的皮肤癌，被认为是最致命的皮肤癌之一。病理学家常规评估黑素细胞病变以确定黑素细胞的数量，如果病变代表侵袭性黑色素瘤，则确定其分期。然而，由于这些评估的复杂性，病理学家在其解释中的观察者间和观察者内的差异非常常见。机器学习技术在包括医疗保健在内的各种任务上表现出令人印象深刻的强大性能。在这项工作中，我们研究的潜力，包括语义分割临床上重要的组织结构，提高皮肤活检图像的诊断。我们的实验结果表明，与在训练和测试诊断管道中单独使用整个载玻片图像相比，使用整个载玻片图像沿着表皮巢和癌性真皮巢分割掩模时，F分数提高了6%。
Invasive melanoma, a common type of skin cancer, is considered one of the deadliest. Pathologists routinely evaluate melanocytic lesions to determine the amount of atypia, and if the lesion represents an invasive melanoma, its stage. However, due to the complicated nature of these assessments, inter- and intra-observer variability among pathologists in their interpretation are very common. Machine-learning techniques have shown impressive and robust performance on various tasks including healthcare. In this work, we study the potential of including semantic segmentation of clinically important tissue structure in improving the diagnosis of skin biopsy images. Our experimental results show a 6% improvement in F-score when using whole slide images along with epidermal nests and cancerous dermal nest segmentation masks compared to using whole-slide images alone in training and testing the diagnosis pipeline.
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影响因子：
6.2
作者：
Kosary, Carol L.;Altekruse, Sean F.;Dickie, Lois
通讯作者：
Dickie, Lois
影响因子：
13.8
作者：
Piepkorn, Michael W.;Barnhill, Raymond L.;Elmore, Joann G.
通讯作者：
Elmore, Joann G.
影响因子：
4.4
作者：
Mercan, Ezgi;Aksoy, Selim;Elmore, Joann G.
通讯作者：
Elmore, Joann G.
DOI：
10.3390/diagnostics12030768
发表时间：
2022-03-21
期刊：
Diagnostics (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Tsuneki M;Abe M;Kanavati F
通讯作者：
Kanavati F
DOI：
10.3390/dermatopathology8030044
发表时间：
2021-09-01
期刊：
Dermatopathology (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Cazzato G;Colagrande A;Cimmino A;Arezzo F;Loizzi V;Caporusso C;Marangio M;Foti C;Romita P;Lospalluti L;Mazzotta F;Cicco S;Cormio G;Lettini T;Resta L;Vacca A;Ingravallo G
通讯作者：
Ingravallo G