CeliacNet: Celiac Disease Severity Diagnosis on Duodenal Histopathological Images Using Deep Residual Networks.
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DOI：
10.1109/bibm47256.2019.8983270
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发表时间：
2019-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Brown DE
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sali R;Ehsan L;Kowsari K;Khan M;Moskaluk CA;Syed S;Brown DE
乳糜泻（CD）是一种慢性自身免疫性疾病，影响遗传易感儿童和成人的小肠。麸质暴露引发炎症级联反应，导致肠道屏障功能受损。如果这种肠病未被识别，这可能导致贫血，骨密度降低，并且在长期病例中，肠癌。在美国，这种疾病的患病率为1%。肠（十二指肠）活检被认为是诊断的“金标准”。轻度CD可能由于非特异性临床症状或轻度组织学特征而被忽视。在我们目前的工作中，我们训练了一个基于深度残差网络的模型，使用称为改良Marsh评分的组织学评分系统来诊断CD严重程度。使用来自15名CD患者的120张完整载玻片图像的独立集评价了所提出的模型，并在所有类别中实现了大于0.96的AUC。这些结果证明了使用组织学图像的CD严重程度分类的所提出的模型的诊断能力。
Celiac Disease (CD) is a chronic autoimmune disease that affects the small intestine in genetically predisposed children and adults. Gluten exposure triggers an inflammatory cascade which leads to compromised intestinal barrier function. If this enteropathy is unrecognized, this can lead to anemia, decreased bone density, and, in longstanding cases, intestinal cancer. The prevalence of the disorder is 1% in the United States. An intestinal (duodenal) biopsy is considered the “gold standard” for diagnosis. The mild CD might go unnoticed due to non-specific clinical symptoms or mild histologic features. In our current work, we trained a model based on deep residual networks to diagnose CD severity using a histological scoring system called the modified Marsh score. The proposed model was evaluated using an independent set of 120 whole slide images from 15 CD patients and achieved an AUC greater than 0.96 in all classes. These results demonstrate the diagnostic power of the proposed model for CD severity classification using histological images.
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