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Adapting SAM to histopathology images for tumor bud segmentation in colorectal cancer

组织病理学 计算机科学 人工智能 分割 结直肠癌 图像分割 模式识别(心理学) 癌症 计算机视觉 病理 医学 内科学
作者
Ziyu Su,Wei Chen,Sony Annem,Usama Sajjad,Mostafa Rezapour,Wendy L. Frankel,Metin N. Gürcan,Muhammad Khalid Khan Niazi
标识
DOI:10.1117/12.3006517
摘要

Colorectal cancer (CRC) is the third most common cancer in the United States. Tumor Budding (TB) detection and quantification are crucial yet labor-intensive steps in determining the CRC stage through the analysis of histopathology images. To help with this process, we adapt the Segment Anything Model (SAM) on the CRC histopathology images to segment TBs using SAM-Adapter. In this approach, we automatically take task-specific prompts from CRC images and train the SAM model in a parameter-efficient way. We compare the predictions of our model with the predictions from a trained-from-scratch model using the annotations from a pathologist. As a result, our model achieves an intersection over union (IoU) of 0.65 and an instance-level Dice score of 0.75, which are promising in matching the pathologist's TB annotation. We believe our study offers a novel solution to identify TBs on H&E-stained histopathology images. Our study also demonstrates the value of adapting the foundation model for pathology image segmentation tasks.
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