تشخیص سرطان پستان از روی تصاویر هیستوپاتولوژی با استفاده از یادگیری عمیق

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان

1 گروه بیوفیزیک. دانشکده علوم زیستی. دانشگاه تربیت مدرس

2 دانشگاه تربیت مدرس، دانشکده علوم زیستی. گروه بیوفیزیک

3 پژوهشکده برق و فناوری اطلاغات. سازمان پژوهشهای علمی و صنعتی ایران

چکیده
سرطان یکی از شایع‌ترین علل مرگ و میر در جهان است. سرطان پستان فراوان ترین سرطان در بین زنان است و سالیانه باعث میزان بالایی از مرگ و میر می شود. معتبرترین و مطمئن ترین روش برای مدیریت موفق سرطان، تشخیص دقیق و زود هنگام است. در مقابل، عدم تشخیص به موقع منجر به گسترش سرطان در بدن می شود، در نتیجه درمان و کنترل آن را دشوار می نماید. روش استاندارد طلایی برای تشخیص سرطان پستان، بیوپسی است. به طور معمول از روش های دستی و بصری برای تشخیص سرطان استفاده می شود و پاتولوژیست اسلاید های هیستوپاتولوژی را زیر میکروسکوپ بررسی می نماید که این نوع تشخیص به زمان زیاد و تخصص بالایی احتیاج دارد و بسیار مستعد خطاست، به همین دلیل استفاده از سیستم تشخیص رایانه ای(CAD) برای کمک به پزشکان در جهت بهبود کارایی تفسیر تصاویر پزشکی ضروری است. در این مطالعه ما از مدل های یادگیری عمیق، خصوصا شبکه های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای تشخیص سرطانی بودن یا نبودن تصاویر هیستوپاتولوژیک استفاده می کنیم. میزان AUC، صحت و امتیاز F1 به دست آمده با استفاده از شبکه ی عصبی عمیق از پیش آموزش داده شده Incetion-V3 به ترتیب برابر 36/98 % ، 28/95 % و 25/97 % است و همین پارامترها برای شبکه ی عصبی عمیق از پیش آموزش داده شده ی ResNet-18 برابر با 90/97 % ، 46/97 % و 22/98 % می باشد. مدل ارائه شده قادر است برای مورفولوژی های متفاوت بافت پستان، پاسخ قابل توجهی ارائه دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] A. Aloyayri and A. Krzyżak, “Breast Cancer Classification from Histopathological Images Using Transfer Learning and Deep Neural Networks,” in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2020. doi: 10.1007/978-3-030-61401-0_45.
[2] M. H. Forouzanfar et al., “Global, regional, and national comparative risk assessment of 79 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks in 188 countries, 1990-2013: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013,” Lancet, vol. 386, no. 10010, 2015, doi: 10.1016/S0140-6736(15)00128-2.
[3] R. L. Siegel, K. D. Miller, and A. Jemal, “Cancer statistics, 2020,” CA. Cancer J. Clin., vol. 70, no. 1, 2020, doi: 10.3322/caac.21590.
[4] K. Das, S. Conjeti, J. Chatterjee, and D. Sheet, “Detection of Breast Cancer from Whole Slide Histopathological Images Using Deep Multiple Instance CNN,” IEEE Access, vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3040106.
[5] Z. Hameed, S. Zahia, B. Garcia-Zapirain, J. J. Aguirre, and A. M. Vanegas, “Breast cancer histopathology image classification using an ensemble of deep learning models,” Sensors (Switzerland), vol. 20, no. 16, 2020, doi: 10.3390/s20164373.
[6] A. Echle, N. T. Rindtorff, T. J. Brinker, T. Luedde, A. T. Pearson, and J. N. Kather, “Deep learning in cancer pathology: a new generation of clinical biomarkers,” British Journal of Cancer, vol. 124, no. 4. 2021. doi: 10.1038/s41416-020-01122-x.
[7] B. E. Bejnordi et al., “Diagnostic assessment of deep learning algorithms for detection of lymph node metastases in women with breast cancer,” JAMA - J. Am. Med. Assoc., vol. 318, no. 22, 2017, doi: 10.1001/jama.2017.14585.
[8] J. Xu, X. Luo, G. Wang, H. Gilmore, and A. Madabhushi, “A Deep Convolutional Neural Network for segmenting and classifying epithelial and stromal regions in histopathological images,” Neurocomputing, vol. 191, 2016, doi: 10.1016/j.neucom.2016.01.034.
[9] A. Janowczyk and A. Madabhushi, “Deep learning for digital pathology image analysis: A comprehensive tutorial with selected use cases,” J. Pathol. Inform., vol. 7, no. 1, 2016, doi: 10.4103/2153-3539.186902.
[10] G. Nagarajan, R. I. Minu, B. Muthukumar, V. Vedanarayanan, and S. D. Sundarsingh, “Hybrid Genetic Algorithm for Medical Image Feature Extraction and Selection,” in Procedia Computer Science, 2016. doi: 10.1016/j.procs.2016.05.192.
[11] N. Nabizadeh and M. Kubat, “Brain tumors detection and segmentation in MR images: Gabor wavelet vs. statistical features,” Comput. Electr. Eng., vol. 45, 2015, doi: 10.1016/j.compeleceng.2015.02.007.
[12] S. M. McKinney et al., “International evaluation of an AI system for breast cancer screening,” Nature, vol. 577, no. 7788, 2020, doi: 10.1038/s41586-019-1799-6.
[13] F. A. Spanhol, L. S. Oliveira, C. Petitjean, and L. Heutte, “A Dataset for Breast Cancer Histopathological Image Classification,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 63, no. 7, 2016, doi: 10.1109/TBME.2015.2496264.
[14] N. Bayramoglu, J. Kannala, and J. Heikkila, “Deep learning for magnification independent breast cancer histopathology image classification,” in Proceedings - International Conference on Pattern Recognition, 2016. doi: 10.1109/ICPR.2016.7900002.
[15] Z. Han, B. Wei, Y. Zheng, Y. Yin, K. Li, and S. Li, “Breast Cancer Multi-classification from Histopathological Images with Structured Deep Learning Model,” Sci. Rep., vol. 7, no. 1, 2017, doi: 10.1038/s41598-017-04075-z.
[16] E. Deniz, A. Şengür, Z. Kadiroğlu, Y. Guo, V. Bajaj, and Ü. Budak, “Transfer learning based histopathologic image classification for breast cancer detection,” Heal. Inf. Sci. Syst., vol. 6, no. 1, 2018, doi: 10.1007/s13755-018-0057-x.
[17] K. Fan, S. Wen, and Z. Deng, “Deep Learning for Detecting Breast Cancer Metastases on WSI,” in Smart Innovation, Systems and Technologies, 2019. doi: 10.1007/978-981-13-8566-7_13.
[18] H. Hashemzadeh, S. Shojaeilangari, A. Allahverdi, M. Rothbauer, P. Ertl, and H. Naderi-Manesh, “A combined microfluidic deep learning approach for lung cancer cell high throughput screening toward automatic cancer screening applications,” Sci. Rep., vol. 11, no. 1, 2021, doi: 10.1038/s41598-021-89352-8.
[19] C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, and Z. Wojna, “Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision,” in Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016. doi: 10.1109/CVPR.2016.308.
[20] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” in Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016. doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
[21] M. Sokolova and G. Lapalme, “A systematic analysis of performance measures for classification tasks,” Inf. Process. Manag., vol. 45, no. 4, 2009, doi: 10.1016/j.ipm.2009.03.002.
[22] D. G. Lowe, “Object recognition from local scale-invariant features,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 1999. doi: 10.1109/iccv.1999.790410.
[23] R. M. Haralick, I. Dinstein, and K. Shanmugam, “Textural Features for Image Classification,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern., vol. SMC-3, no. 6, 1973, doi: 10.1109/TSMC.1973.4309314.
[24] T. Ojala, M. Pietikäinen, and T. Mäenpää, “Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 24, no. 7, 2002, doi: 10.1109/TPAMI.2002.1017623.
[25] S. Zahia, M. B. Garcia Zapirain, X. Sevillano, A. González, P. J. Kim, and A. Elmaghraby, “Pressure injury image analysis with machine learning techniques: A systematic review on previous and possible future methods,” Artificial Intelligence in Medicine, vol. 102. 2020. doi: 10.1016/j.artmed.2019.101742.