А.В. Халин, С.А. Корчагин, Е.И. Ершов

Информированная сегментация гистологических изображений для улучшения точности определения индекса Ki-67

По данным Всемирной организации здравоохранения, за 2022 год было зарегистрировано 20 миллионов новых случаев онкологических заболеваний и почти 10 миллионов случаев смерти от раковых опухолей. Ключевым этапом в лечении рака является своевременная диагностика и корректный выбор курса лечения. Для этого в медицинской практике используются определенные маркеры, в частнсоти, индекс Ki-67. Ручное определение этого индекса трудоёмко и времязатратно. В данной работе предлагается новый автоматический метод определения индекса, основанный на информированной сегментации – выделении клеток на оцифрованных гистопатологических снимках и их классификации. Тестирование метода на наборе данных SHIDC-B-Ki-67 демонстрирует улучшение качества сегментации клеток каждого из классов по сравнению с предыдущими решениями, в том числе улучшение F1 -меры для класса Lymphocytes на 24%. Проводится также анализ разметки изображений набора данных SHIDC-B-Ki-67. Набор содержит не полностью размеченные изображения, на которых большое число клеток не имеет метки. Эксперименты показывают, что удаление небольшого числа таких изображений (5% от размера тестовой выборки) приводит к улучшению RMSE определения индекса на более чем 30%.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: цифровая гистология, индекс Ki-67, полностью сверточные нейронные сети, энтропия.