Computerunterstützte Analyse von Prostata-Histopathologie-Bildern Gleason-Klassifizierung insbesondere für Gleason-Score 7

Klinisch wird das Prostata-adenokarzinom durch die Erkennung bestimmter Morphologie in der Histologie diagnostiziert. Während das Gleason-Klassifikationssystem als der stärkste prognostische Faktor für Männer mit Prostataadenokarzinom gezeigt wurde, gibt es eine signifikante Intra- und Interobserver-Variabilität zwischen Pathologen bei der Zuweisung dieses Klassifikationssystems. In dieser Studie präsentieren wir eine neue Methode zur Segmentierung der Prostatadrüse, die wir dann verwenden, um eine computerunterstützte Gleason-Klassifizierung zu entwickeln. Die Neuheit unserer Methode ist eine regionenbasierte Kernsegmentierung, um individuelle Drüsen zu erhalten, ohne das Lumen als vorherige Information zu verwenden. Da jede Drüsenregion von Kernen umgeben ist, kann die individuelle Drüse durch die Verwendung der strukturellen Merkmale und Delaunay-Triangulation segmentiert werden. Die Präzision, der Rückruf und das F1 dieser Methode betragen 0,94±0,11, 0,60±0,23 und 0,70±0,19. Unsere Methode erzielt eine hohe Genauigkeit bei der Segmentierung der Prostatadrüse mit weniger Rechenzeit.