Deep Learning for Pathology: YOLOv8 with EigenCAM for Reliable Colorectal Cancer Diagnostics
Rattachement africain : sa, Égypte, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Colorectal cancer (CRC) is one of the most common causes of cancer-related deaths globally, making a timely and reliable diagnosis essential. Manual histopathology assessment, though clinically standard, is prone to observer variability, while existing computational approaches often trade accuracy for interpretability, limiting their clinical utility. This paper introduces a deep learning framework that couples the YOLOv8 architecture for multiclass lesion classification with EigenCAM for transparent model explanations. The pipeline integrates three core stages: (i) acquisition and preprocessing of 5000 hematoxylin-and-eosin-stained slides from the University Medical Center Mannheim, categorized into eight tissue types; (ii) comparative evaluation of five YOLOv8 variants (Nano, Small, Medium, Large, XLarge); and (iii) interpretability through EigenCAM visualizations to highlight discriminative regions driving predictions. Extensive statistical validation (including box plots, empirical cumulative distribution functions, Bland-Altman plots, and pair plots) demonstrated the robustness and reliability of the framework. The YOLOv8 XLarge model achieved 99.38% training accuracy and 96.62% testing accuracy, outperforming recent CNN- and Transformer-based systems (≤95%). This framework establishes a clinically dependable foundation for AI-assisted CRC diagnosis by uniting high precision with visual interpretability. It represents a significant step toward real-world deployment in pathology workflows.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Deep Learning for Pathology: YOLOv8 with EigenCAM for Reliable Colorectal Cancer Diagnostics
- Date Crossref
- 03/11/2025
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Taibah University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Mansoura University Mansoura University, Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Assiut University Assiut University, Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Tanta University Department of Computer Science Tanta University, Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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University of Louisville pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Computer Science and Engineering Department of Information Systems pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Engineering Computers and Control Systems Engineering Department Mansoura University, Égypte (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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Faculty of Computers and Information Department of Computer Science Assiut University, Égypte (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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Faculty of Science Computer Science Department Tanta University, Égypte (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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J.B. Speed School of Engineering Bioengineering Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Applied College Department of Computer Science and Information pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Taibah University, Mansoura University (Mansoura University, Égypte) et Assiut University (Assiut University, Égypte), avec 8 autres affiliations. Pays d’affiliation : Égypte.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.