A Multiple-Instance Learning-Based Convolutional Neural Network Model to Detect the IDH1 Mutation in the Histopathology Images of Glioma Tissues

卷积神经网络 组织病理学 胶质瘤 突变 IDH1 计算机科学 人工智能 模式识别(心理学) 深度学习 生物 病理 医学 癌症研究 基因 遗传学
作者
Dan-Ni Cui,Yingying Liu,Gang Liu,Lei Liu
出处
期刊:Journal of Computational Biology [Mary Ann Liebert]
卷期号:27 (8): 1264-1272 被引量:15
标识
DOI:10.1089/cmb.2019.0410
摘要

The IDH1 mutation is the most frequent somatic mutation in gliomas, and it has an important impact on the treatment outcome of gliomas. Clinically, the gold standard methods for the IDH mutation detection are the immunohistochemistry and gene sequencing techniques, whereas using the histopathology images of the glioma tissues for IDH mutation identification has not been reported. In this study, we propose a convolutional neural network (CNN) model that is trained on histopathology images of glioma samples using multiple instance learning (MIL), which links the benefits of the end-to-end classification power of the deep neural network with the MIL by aggregating the scores of the instances to the bag-level score. The attention layer is also implemented to facilitate the performance of the MIL aggregation. The results show that our MIL-based CNN model has achieved good performance in the classification of the IDH1 mutation in the glioma images, with the area under the curve of 0.84. Besides, several image segmentation strategies, CNN architectures, and MIL pooling operators have been implemented and analyzed to investigate the effect of these settings on the model performance. To our knowledge, it is the first study to identify the IDH1 mutation by using the histopathology images of the glioma tissues, providing a novel and insightful method for glioma IDH mutation diagnosis.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
我是老大应助令散内方采纳,获得10
1秒前
流星雨完成签到 ,获得积分10
2秒前
7秒前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
8秒前
温柔梦松发布了新的文献求助10
12秒前
研友_GZ3zRn完成签到 ,获得积分0
14秒前
肥羊七号完成签到 ,获得积分10
20秒前
闪闪的斑马完成签到,获得积分10
22秒前
皮皮完成签到 ,获得积分10
23秒前
云泥完成签到 ,获得积分10
24秒前
电子屎壳郎完成签到,获得积分10
31秒前
多么完美的一天完成签到,获得积分10
46秒前
果酱的奥特曼完成签到,获得积分10
48秒前
冬叶完成签到,获得积分10
57秒前
秋风暖暖完成签到 ,获得积分0
1分钟前
Skywalker完成签到,获得积分10
1分钟前
Dave完成签到 ,获得积分10
1分钟前
瓜瓜猫完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
乐宝完成签到,获得积分10
1分钟前
学呀学完成签到 ,获得积分10
1分钟前
yY0720发布了新的文献求助30
1分钟前
跪斗丶完成签到 ,获得积分10
1分钟前
温柔梦松完成签到,获得积分20
1分钟前
reflux应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
yY0720完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
墩墩完成签到,获得积分20
2分钟前
阳阳阳发布了新的文献求助10
2分钟前
阳阳阳完成签到,获得积分10
2分钟前
丸子完成签到 ,获得积分10
2分钟前
wxnice完成签到,获得积分10
2分钟前
木子三少完成签到,获得积分10
2分钟前
阿城完成签到 ,获得积分10
2分钟前
韧迹完成签到 ,获得积分10
2分钟前
无辜的行云完成签到 ,获得积分0
3分钟前
研友_LmgOaZ完成签到 ,获得积分0
3分钟前
ned完成签到,获得积分10
3分钟前
Avicii完成签到 ,获得积分10
3分钟前
仇夜羽完成签到 ,获得积分10
3分钟前
高分求助中
Un calendrier babylonien des travaux, des signes et des mois: Séries iqqur îpuš 1036
Sustainable Land Management: Strategies to Cope with the Marginalisation of Agriculture 1000
Corrosion and Oxygen Control 600
Python Programming for Linguistics and Digital Humanities: Applications for Text-Focused Fields 500
Heterocyclic Stilbene and Bibenzyl Derivatives in Liverworts: Distribution, Structures, Total Synthesis and Biological Activity 500
重庆市新能源汽车产业大数据招商指南(两链两图两池两库两平台两清单两报告) 400
Division and square root. Digit-recurrence algorithms and implementations 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2546139
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2175672
关于积分的说明 5600244
捐赠科研通 1896399
什么是DOI,文献DOI怎么找? 946273
版权声明 565379
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 503557