Fortschritte in der digitalen Pathologie mit HistoSegCap

Digitale Pathologie ist ein Verfahren, das physische Gewebeschnitte in hochauflösende Bilder umwandelt. Pathologen untersuchen diese Bilder, um Krankheiten in Geweben zu identifizieren. Aber mit grossen Schnitten, die viele mikroskopische Details enthalten, kann es schwierig sein, wichtige Bereiche visuell zu finden. Um dabei zu helfen, wurden Computer Aided Diagnosis (CAD) Systeme entwickelt. Sie unterstützen Pathologen dabei, diese Bilder effizienter zu überprüfen und helfen ihnen, Bereiche zu finden, die für die Diagnose wichtig sind.

In diesem Artikel wird eine neue Methode zur Analyse histopathologischer Bilder vorgestellt, die Schwach überwachte semantische Segmentierung (WSSS) in Kombination mit Kapsel-Netzwerken verwendet. Das ist das erste Mal, dass Kapsel-Netzwerke auf diese Weise eingesetzt werden. Die Methode wird am Atlas der Digitalen Pathologie (ADP) Dataset getestet und ihre Leistung wird mit anderen Methoden verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass Kapsel-Netzwerke die Genauigkeit und Effizienz bei der Analyse dieser medizinischen Bilder verbessern können.

#Die Rolle der Digitalen Pathologie

Whole Slide Imaging (WSI) ist die Standardmethode zur Erstellung detaillierter Bilder von Gewebeproben von Glasschnitten. In klinischen Umgebungen werden Gewebeproben gefärbt und dann von Pathologen unter einem Mikroskop betrachtet. Sie nutzen ihr Wissen, um die Form und Eigenschaften von Zellen und Geweben zu beurteilen. Pathologen schauen täglich durch viele Schnitte, um abnormale Bereiche zu finden, die als Regionen von Interesse (ROI) bezeichnet werden und entscheidend für die Vorhersage des Krankheitsverlaufs sind.

Trotz ihrer Expertise können Pathologen auf Herausforderungen stossen, die ihre Genauigkeit beeinträchtigen, wie Müdigkeit oder Unerfahrenheit. Zum Beispiel kann es bei der Betrachtung von Brustbiopsieproben etwa 25% Unstimmigkeiten in Diagnosen geben. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurden CAD-Systeme eingeführt. Diese Systeme helfen, die Genauigkeit und Geschwindigkeit zu verbessern, indem sie Schnitte scannen und Pathologen bei präzisen Entscheidungen unterstützen.

#Herausforderungen bei aktuellen Methoden

Eine grosse Schwierigkeit in der digitalen Pathologie ist die Notwendigkeit detaillierter Pixel-Annotationen für histologische Bilder. Traditionelle überwachende Lernmethoden erfordern viele beschriftete Bilder, was teuer und zeitaufwendig sein kann. Die meisten bestehenden Datenbanken bieten nur Annotationen auf Patch-Ebene an, was es notwendig macht, Methoden zu entwickeln, die gut mit diesen Patch-Level-Annotationen funktionieren.

Schwach überwachte semantische Segmentierung (WSSS) übernimmt diese Aufgabe, indem sie aus Bildern mit globalen Labels und nicht mit detaillierten lokalen Annotationen lernt. Bei WSSS wird ein kleiner Teil der beschrifteten Daten zusammen mit einer grösseren Menge an unbeschrifteten Daten verwendet. Dieser Ansatz kann das Lernen beschleunigen und die Ergebnisse verbessern, ohne umfangreiche Beschriftungen zu benötigen.

#Einschränkungen bestehender Modelle

Die meisten Methoden zur Segmentierung histopathologischer Bilder haben auf Convolutional Neural Networks (CNNs) gesetzt. Während CNNs gute Ergebnisse gezeigt haben, haben sie erhebliche Nachteile. Sie berücksichtigen nicht die räumlichen Beziehungen in Bildern und verlieren oft wichtige Details durch Operationen wie Max-Pooling. Diese Reduzierung der Details kann zu weniger genauen Ergebnissen bei der Analyse komplexer medizinischer Bilder führen.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, werden Kapsel-Netzwerke eingeführt. Kapsel-Netzwerke bestehen aus verschiedenen Schichten von Neuronen, die Kapseln genannt werden, die zusammenarbeiten, um die Position und Ausrichtung von Merkmalen in einem Bild zu bestimmen. Diese Struktur ermöglicht eine bessere Beibehaltung der räumlichen Informationen und hilft, Gewebe genauer zu klassifizieren.

#Der vorgeschlagene Ansatz: HistoSegCap

HistoSegCap ist ein neues Modell, das Kapsel-Netzwerke für die semantische Segmentierung von histopathologischen Bildern verwendet. Es führt auch eine Methode ein, um zu interpretieren, wie Kapsel-Netzwerke funktionieren. Das Modell wird am ADP-Dataset evaluiert, das eine Vielzahl von histopathologischen Bildern enthält.

#Hauptmerkmale von HistoSegCap

1. Patch-Level-Klassifizierung: Jeder Patch des Bildes wird klassifiziert, um potenzielle Gewebetypen vorherzusagen.

2. Pixel-Level-Rekonstruktion: Das Modell sagt vor, wo sich jeder Gewebetyp auf Pixel-Ebene befindet und gibt detaillierte Informationen zur Struktur des Gewebes.

3. Pixel-Level-Segmentierung: Es werden Segmentierungskarten erstellt, um die verschiedenen Bereiche innerhalb des Gewebes zu visualisieren.

4. Eliminierung irrelevanter Teile: Das Modell identifiziert und entfernt Teile des Bildes, die für die Analyse irrelevant sind.

5. Fusion-Interpretation: Dieser Schritt kombiniert Informationen aus verschiedenen Karten, um ein klareres Verständnis der Merkmale des Gewebes zu erhalten.

#Datensatz und Training

Das Modell wird mit einem Satz von 100 Glasschnitten trainiert, die eine Reihe von Geweben abdecken. Diese Schnitte wurden vorbereitet und gescannt, wodurch hochauflösende Bilder erstellt wurden, die dann für die Analyse verwendet werden. Um die verschiedenen Gewebetypen zu kennzeichnen, wird eine Hierarchie erstellt, die die Gewebe von breiten Kategorien zu spezifischeren einordnet.

Der Trainingsprozess umfasst mehrere Schritte, beginnend mit der Klassifizierung von Patches bis zur Rekonstruktion von Bildern, die zur vollständigen Segmentierung auf Pixel-Ebene führen. Das Modell verwendet eine Kombination aus Rekonstruktions- und Margenverlust während des Trainings, um das Lernen auszubalancieren und das endgültige Ergebnis zu verbessern.

#Ergebnisse

#Leistungsbewertung

Die Effektivität von HistoSegCap wird anhand eines Sets von 43 sorgfältig beschrifteten Bildern bewertet. Die Leistung des Modells wird mit dem mittleren Intersection-over-Union (mIoU) Mass gemessen. Die Ergebnisse zeigen, dass HistoSegCap die traditionellen Segmentierungsmethoden deutlich übertrifft. Es zeigt eine höhere Genauigkeit bei der Identifizierung der verschiedenen Gewebetypen im Vergleich zu etablierten Modellen.

Die quantitativen Ergebnisse deuten darauf hin, dass HistoSegCap sowohl bei morphologischen als auch bei funktionalen Geweben gut abschneidet. Besonders bei der Identifizierung von reifem Knochen- und Skelettmuskelgewebe ist es hervorragend, während es bei weniger gängigen Gewebetypen Herausforderungen hat.

#Vergleich mit anderen Methoden

Um die Effektivität zu bestätigen, wird HistoSegCap mit anderen modernen WSSS-Methoden verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Modell seine Konkurrenten konstant übertrifft, was die Vorteile der Verwendung von Kapsel-Netzwerken für die Analyse histopathologischer Bilder bestätigt.

#Erkennung von erkranktem Gewebe

Eine weitere Bewertung von HistoSegCap wird mit dem Warwick-QU-Datensatz durchgeführt, der Bilder von Dickdarmgewebe mit verschiedenen Krebsgraden enthält. Obwohl das Modell hauptsächlich auf gesunden Geweben trainiert wurde, kann es dennoch erkranktes Gewebe effektiv erkennen.

Im Warwick-QU-Datensatz wird HistoSegCap verwendet, um das Gewebe in Drüsen- und nicht-drüsenartige Klassen zu klassifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Vorhersagen des Modells weniger sicher werden, je schlechter der Tumorgrad ist, was darauf hindeutet, dass es helfen kann, die Schwere der Erkrankung im Gewebe zu beurteilen.

#Fazit

HistoSegCap stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Analyse histopathologischer Bilder dar. Durch die Nutzung schwach überwachter Lernmethoden zusammen mit Kapsel-Netzwerken adressiert dieses Modell effektiv die Einschränkungen, die in herkömmlichen Methoden zu finden sind.

Die Kombination aus detaillierter Patch-Level-Darstellung und verbesserter Pixel-Segmentierung bietet ein leistungsstarkes Werkzeug für CAD-Systeme, das Pathologen hilft, wichtige Bereiche in Gewebeproben zu identifizieren. Dies trägt dazu bei, die Diagnosegenauigkeit und Effizienz bei der Analyse histologischer Bilder zu verbessern.

Insgesamt heben die Ergebnisse das Potenzial hervor, fortschrittliche Maschinenlerntechniken mit digitaler Pathologie zu verbinden, um die Ergebnisse in der medizinischen Diagnostik zu verbessern.