SHIDC-BC-Ki-67

核蛋白 Ki-67 和肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL) 已被引入作为预测肿瘤进展和对化疗可能反应的预后因素。 Ki-67 指数和 TIL 在治疗异质性肿瘤中的价值，如乳腺癌 (BC)，这是全世界女性最常见的癌症，已在文献中得到强调。考虑到对这两个因素的估计都依赖于专业病理学家的观察，并且也可能存在个体间的差异，使用机器学习的自动化方法，特别是基于深度学习的方法，已经引起了人们的关注。然而，深度学习方法需要大量注释数据。在没有公开可用的 BC Ki-67 细胞检测基准和进一步注释的细胞分类的情况下，在本研究中，我们提出 SHIDC-BC-Ki-67 作为上述目的的数据集。我们还引入了一种新的管道和后端，用于估计 Ki-67 表达和同时确定乳腺癌细胞中的肿瘤内 TIL 评分。此外，我们表明，尽管我们提出的模型遇到了挑战，但我们提出的后端 PathoNet 在获得的调和平均测量方面优于迄今为止提出的最先进的方法。