Анализ гистопатологических изображений молочной железы с использованием методов обработки изображений в диагностических целях: методологический обзор

Рак молочной железы у женщин является вторым по распространённости видом рака в мире. Раннее выявление рака молочной железы может снизить риск смертности. Для обнаружения опухолей широко применяются неинвазивные методы, такие как маммография и ультразвуковая визуализация. Тем не менее гистопатологический анализ необходим для установления злокачественности опухоли, поскольку он исследует ткани на клеточном уровне. Ручной анализ гистологических срезов занимает много времени, утомителен, субъективен и подвержен человеческим ошибкам; интерпретации могут быть несогласованными между лабораториями. Поэтому сейчас остро требуется система компьютерной поддержки принятия решений (Computer-Aided Diagnostic, CAD). Кроме того, недавние улучшения вычислительной мощности и объёма памяти позволили применять компьютерные инструменты и методы обработки медицинских изображений для обработки и анализа гистопатологических изображений при раке молочной железы. В данном обзоре суммированы различные традиционные и основанные на глубоких нейронных сетях методы, разработанные для анализа гистопатологических изображений рака молочной железы. Сначала обсуждаются характеристики таких изображений. Приведено подробное рассмотрение потенциальных областей интереса (ROI), что имеет ключевое значение для разработки CAD-систем. Мы обобщаем современные тенденции и выборы, сделанные при подборе методов обработки медицинских изображений. В завершение представлено подробное обсуждение различных проблем, связанных с анализом гистопатологических изображений рака молочной железы, и обозначены направления дальнейших исследований.