Classifying breast intraductal proliferative lesions via a knowledge distillation framework using convolutional neural network-based nuclei-segmentation-assisted classification (KDCNN-NSAC)
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Background and objective Diagnosis of breast intraductal proliferative lesions (BIDPLs) in hematoxylin-eosin (HE) images remains a time-consuming and intractable topic because of subjective processes and subtle morphological differences. Convolutional neural networks (CNNs) show great potential for providing objective analysis strategies for HE images. In this study, we proposed a novel knowledge distillation (KD) framework using CNN-based nuclei segmentation-assisted classification (KDCNN-NSAC). Methods The diagnosis of BIDPLs is treated as multiple class classification tasks in the BReAst Carcinoma Subtyping dataset. The KDCNN-NSAC fully leveraged the epithelial and stromal nuclei-level features in training phases and performed region-of-interest (ROI)-level classifications in predicting phases. Then, the whole slide image (WSI) was diagnosed based on the risk ratings of the ROIs within it, instead of processing a WSI. Results The principal results showed that in ROI-level classifications, KDCNN-NSAC outperformed the state-of-the-art methods for 7-class classification with an average F1 score of 63.26 % and achieves F1 score of 98.36 % and 94.21 %, respectively, in distinguishing BIDPLs from invasive cancer and normal tissue. The WSI-level predictions obtained a high degree of consistency with the pathologists' annotation (kappa value of 0.88). Ablation experiments showed that nuclei segmentation and classification components improve the performance of the baseline model in KDCNN-NSAC by 3 %. Conclusions The KDCNN-NSAC makes the model focus on important cellular information and predicts the WSI in accordance with the pathologists' diagnostic thinking, thus improving model explainability. Moreover, the introduce of KDCNN-NSAC will help achieve superior performance in diagnosing BIDPLs.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- Classifying breast intraductal proliferative lesions via a knowledge distillation framework using convolutional neural network-based nuclei-segmentation-assisted classification (KDCNN-NSAC)
- Date Crossref
- 01/05/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Shanghai Dianji University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Wuhan University Center of Oncology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Renmin Hospital of Wuhan University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Central Hospital of Wuhan pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Huazhong University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shanghai Medical College of Fudan University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shanghai Jiao Tong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Mechanical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tongji Medical College Department of Pathology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shanghai Lanhui Medical Technology Co pays non établi dans la noticeInstitution
Shanghai Dianji University, Center of Oncology — Wuhan University et Renmin Hospital of Wuhan University, avec 8 autres affiliations.
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