מחקרים

מודל למידת מכונה מאפשר זיהוי מיקרו-גרורות בקשריות לימפה

חוקרים פיתחו מודל של למידה עמוקה שזיהה ברמת דיוק גבוהה מיקרו-גרורות בקשריות לימפה בתמונות של דגימות שלמות ללא סימון ידני

20.10.2021, 13:59

הזיהוי של מיקרו-גרורות בקשריות הלימפה (גודל גידול: 0.2-2.0 מ"מ) מהווה אתגר עבור פתולוגים בשל גודלם הקטן של המוקדים הגרורתיים. מאחר וקשריות לימפה עם מיקרו-גרורות נחשבות כצמתים חיוביים, גילוי של מיקרו-גרורות הינו חיוני לקביעה מדויקת של שלב המחלה  (staging) מדויקת של שלב המחלה בסרטן של המעי הגס והחלחולת.

בעבר, אלגוריתמים של למידה עמוקה שפותחו באמצעות סימון תמונות באופן ידני, זיהו היטב מיקרו-גרורות שמקורן בסרטן השד בבלוטות הזקיף. עם זאת, תהליך הסימון הידני מצריך עבודה רבה ודורש שימוש נרחב במשאב הזמן. בהמשך, נעשה ניסיון להשתמש בלמידה מסוג Multiple instance learning לצורך זיהוי של סרטן שד גרורתי ללא צורך בסימון ידני, אך הביצועים שהתבססו על שיטה זו כשלו באיתור של מיקרו-גרורות.

במחקר שפורסם בכתב העת Modern Pathology הציגו החוקרים מודל למידה מעמיקה שפיתחו תוך שימוש בתמונות של דגימות (סליידים) שלמות של קשריות לימפה אזוריות של סרטן המעי הגס, עם סימון ברמת הדגימה בלבד (דגימה חיובית או שלילית).

מערכי האימון, התיקוף והבדיקה כללו 1,963, 219 ו-1,000 דגימות, בהתאמה. מחשב העל TAIWANIA 2 שימש לאימון של מודל למידה עמוקה שיוכל לזהות גרורות. ברמת הדגימה, האלגוריתם החדש הצליח היטב בזיהוי מאקרו-גרורות (גודל גידול > 2.0 מ"מ) ומיקרו-גרורות עם שטח מתחת לעקומת ROC של 0.9993 ו-0.9956, בהתאמה.

כיוון שעל פי רוב בכל אחת מהדגימות נכללה יותר מקשרית לימפה אחת, החוקרים התקדמו שלב נוסף ובדקו את ביצועי האלגוריתם על 538 תמונות של קשריות לימפה בודדות שנחתכו באופן אקראי ממערך הבדיקות.

ברמת קשרית הלימפה היחידה, האלגוריתם שמר על ביצועים טובים בזיהוי מאקרו ומיקרו-גרורות עם שטח מתחת לעקומה של 0.9944 ו-0.9476, בהתאמה.

ויזואליזציה תוך שימוש ב-class activation mapping איששה כי המודל אכן זיהה גרורות בקשריות בהתבסס על אזורים שכללו תאי גידול.

לסיכום, תוצאות המחקר מדגימות לראשונה שניתן לזהות מיקרו-גרורות באמצעות מודל של למידת מכונה עמוקה גם בתמונות של דגימות שלמות ללא סימון ידני.

מקור: 

Chuang, WY et al. Modern Pathology. 2021 Oct;34(10):1901-1911. doi: 10.1038/s41379-021-00838-2

נושאים קשורים:  מחקרים,  אלגוריתם למידה עמוק,  למידת מכונה,  סרטן המעי הגס והחלחולת,  מיקרו-גרורות
תגובות