肝がんの定量化のためのデジタル病理リソース：データセット、ベンチマーク、ツール

Abstract

脾臓（肝臓）癌、特に肝細胞癌（HCC）は、世界的に大きな疾病負担を課している。正確な診断と予後評価は、治療選択と患者の生存に直接影響し、病理学的検査は肝癌診断におけるゴールドスタンダードであり続けている。病理組織スライド上で多様な組織成分および病理サブタイプを同定することは、術後再発リスクおよび全体的な予後を推定するうえで重要である。しかし、公開されている多くのリソースは依然として全スライド画像（WSI）レベルで提供されており、肝癌における微細（fine-grained）な組織成分同定のための十分に注釈されたデータセットは乏しい。そのことが、再現可能なモデル開発や定量解析ツールの展開を妨げている。そこで、このギャップに対処するために、我々は7つの主要な組織カテゴリに対する注釈を備えた、パッチレベルの画像データベースであるHepatoBenchを公開する。HepatoBenchに基づき、組織認識のためのツールとして深層学習の分類モデルを学習し、オープンソースとして公開する。さらに、WSIレベルの腫瘍／非腫瘍セグメンテーションモデルを学習し、全スライドにわたって病変領域を自動的に局在化する。パッチレベルの組織分類器とWSIレベルのセグメンテーションモデルを統合することで、肝癌に対する疾患特化型のエンドツーエンドな地域（regional）定量化ツールであるHepatoQuantを構築する。これにより、WSIから組織構成の解析および定量統計までを、統一されたワークフローで実現できる。加えて、HepatoBench、ベンチマークのためのプロトコル、および支援ツールもオープンソースとして公開し、自動化された地域定量化と、肝癌病理における公平な手法比較のための確固たる基盤を提供する。