Sara P. Oliveira, Pedro C. Neto, João Fraga, Diana Montezuma, Ana Monteiro, João Monteiro, Liliana Ribeiro, Sofia Gonçalves, Isabel M. Pinto & Jaime S. Cardoso

Scientific Reports volume 11, Article number: 14358 (2021)

Большинство онкологических заболеваний можно выявить с помощью методов визуализации, однако окончательная диагностика основывается на патологоанатомической оценке образцов тканей. В последние годы патологическая анатомия перешла в цифровую эру, образцы тканей оцифровываются и оцениваются на экране. В результате это открыло множество возможностей для исследований, позволяя разрабатывать более совершенные методы обработки изображений, а также применять методики искусственного интеллекта (AI). Тем не менее несмотря на то, что колоректальный рак (CRC) является вторым по смертности видом рака во всем мире, а уровень заболеваемости растет, применение AI для диагностики CRC, особенно на изображениях целого среза ткани (WSI), все еще остается неразвитой. В данном обзоре мы анализируем некоторые работы, опубликованные по этому направлению, и выделяем трудности, которые препятствуют применению этих публикаций в клинической практике. Мы также эмпирически исследуем возможность использования слабо аннотированных наборов данных для поддержки разработки систем компьютерной диагностики CRC по WSI. Наше исследование подчеркивает необходимость использования больших наборов данных в этой области и применения соответствующей методики обучения для получения максимальной пользы от частично аннотированных наборов данных. Набор данных CRC WSI, использованный в данном исследовании и содержащий 1 133 образца биопсии и полипэктомии толстой кишки, доступен по обоснованному запросу.