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Weakly-Supervised Classification of HER2 Expression in Breast Cancer Haematoxylin and Eosin Stained Slides

Título
Weakly-Supervised Classification of HER2 Expression in Breast Cancer Haematoxylin and Eosin Stained Slides
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2020
Autores
Sara P. Oliveira
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
João Ribeiro Pinto
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Tiago Gonçalves
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Rita Canas Marques
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Maria João Cardoso
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Jaime S. Cardoso
(Autor)
FEUP
Revista
Título: Applied SciencesImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 10
Páginas: 1-11
Editora: MDPI
Outras Informações
ID Authenticus: P-00S-CPP
Abstract (EN): Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) evaluation commonly requires immunohistochemistry (IHC) tests on breast cancer tissue, in addition to the standard haematoxylin and eosin (H&E) staining tests. Additional costs and time spent on further testing might be avoided if HER2 overexpression could be effectively inferred from H&E stained slides, as a preliminary indication of the IHC result. In this paper, we propose the first method that aims to achieve this goal. The proposed method is based on multiple instance learning (MIL), using a convolutional neural network (CNN) that separately processes H&E stained slide tiles and outputs an IHC label. This CNN is pretrained on IHC stained slide tiles but does not use these data during inference/testing. H&E tiles are extracted from invasive tumour areas segmented with the HASHI algorithm. The individual tile labels are then combined to obtain a single label for the whole slide. The network was trained on slides from the HER2 Scoring Contest dataset (HER2SC) and tested on two disjoint subsets of slides from the HER2SC database and the TCGA-TCIA-BRCA (BRCA) collection. The proposed method attained83.3%classification accuracy on the HER2SC test set and 53.8% on the BRCA test set. Although further efforts should be devoted to achieving improved performance, the obtained results are promising, suggesting that it is possible to perform HER2 overexpression classification on H&E stained tissue slides.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 11
Documentos
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