头颈癌类器官数字病理的肿瘤与正常分类
TransferNet-PDO 从头颈鳞癌类器官切片中分割细胞核、判断肿瘤或正常身份，再以细胞多数投票形成类器官分类。
用途与模型
- 研究用途
- 识别培养物中肿瘤与正常上皮组成，辅助模型身份检查。
- 模型与细胞来源
- 人乳头瘤病毒（HPV）阴性头颈鳞癌及正常上皮患者来源类器官（PDO）的苏木精—伊红（H&E）整张切片；Hover-Net 结构与 ResNet50 骨干，分析对象为细胞核和类器官。
- 方法版本
- 2025 年正式版 TransferNet-PDO 的细胞核分类及 3 类切片集合验证
- 实验形式
- 256×256 像素图块；训练 1490 肿瘤细胞核/88 图块、1545 正常细胞核/78 图块。先冻结骨干更新分类权重，再解冻残差层微调；细胞分类后进行 PDO 多数投票。
材料与平台
- 图像材料
- 患者手术材料建立的肿瘤/正常 PDO，H&E 切片和手工核标注。
- 计算框架
- Hover-Net/ResNet50 迁移学习，特征迁移和微调 2 阶段；模型选择结合 ROC-AUC，核分割用 Dice 指标评价。
- 身份参照
- 病理和 p53 染色；原组织及配对 PDO 测序为独立身份分析。
测量指标与分析
- 细胞肿瘤/正常分类的灵敏度、特异度和 ROC-AUC
- 多数投票后 PDO 分类 ROC-AUC
- 同图区域、同患者后续传代与不同患者的表现
对核给出细胞预测，再按多数投票形成 PDO 类别；按切片区域、传代和患者来源分层评价。
研究设计与结果
药物集评价
- 研究设计
- 训练后在 3 类整张切片集合评价。
- 测试范围
- 同一整张切片的未训练区域 34859 细胞，同患者后续传代 25625 细胞，不同患者 19570 细胞。
- 参照体系
- 病理/手工身份参照及 3 类来源集合。
- 研究结果
- 细胞 ROC-AUC 0.94/0.81/0.78；PDO 投票 AUC 1.00/0.90/0.88。
适用条件与研究局限
- 前两集合与训练材料共享切片或患者来源，不同患者集合用于跨患者泛化评价。
- 主要利用核及区域特征，细胞质信息利用有限。
- 输入为 HPV 阴性头颈上皮培养物，不含完整免疫和基质环境。