| Attributes | Values |
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| type
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| Thesis advisor
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| Author
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| alternative label
| - Digital image analysis of fluorescent in situ hybridization for HER2 status assessment in breast cancer
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| dc:subject
| - FISH
- Sein
- Cancer
- Hybridation in situ en fluorescence
- Thèses et écrits académiques
- Sein -- Cancer -- Thérapeutique
- Analyse d'image
- Gène HER-2
- HER2
- Pathologie digitale
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| preferred label
| - Analyse d'image automatisée de l'hybridation in situ en fluorescence pour l'évaluation du statut HER2 dans les cancers du sein
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| Language
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| Subject
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| dc:title
| - Analyse d'image automatisée de l'hybridation in situ en fluorescence pour l'évaluation du statut HER2 dans les cancers du sein
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| Degree granting institution
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| note
| - Aims: The assessment of HER2 status by the pathologist in breast cancer often requires the use of fluorescence in situ hybridization (FISH). The advent of fluorescent slide scanners allows pathologists to digitalize FISH slides and also give the opportunity to create digital image analysis tools. Our objective was to evaluate the agreement between digital image analysis and manuel digital slide analysis in terms of HER2 status assessment. Materials and methods: three nuclei classification algorithms has been compared in a technical cohort with different nuclei segmentation parameters. The most relevant post-analysis adjustments has been evaluated. The best algorithm and the optimal parameters has been set to analyse a validation cohort of 30 breast cancers. The digital image analysis results has been compared with initial diagnosis and with the manual digital slide analysis results. Results: A strong overall agreement has been found between digital image analysis results manual digital slide analysis results and initial diagnosis (90 and 79% respectively), using optimal algorithm, parameters and post-analysis adjustments defined during the technical stage. Conclusion: Digital image analysis provides a reliable and reproductible assistance for FISH HER2 status assessment.
- Objectifs : L'évaluation du statut HER2 par le pathologiste dans les cancers du sein requiert fréquemment un recours à l'hybridation in situ en fluorescence (FISH). L'avènement des scanners de lames en fluorescence a permis de numériser les lames de FISH et d'envisager le développement d'analyses d'image automatisées. Notre objectif était d'évaluer la concordance de l'évaluation du statut HER2 en FISH entre l'analyse automatisée et l'analyse manuelle de lames numérisées. Matériels et méthodes : Trois algorithmes de classification des noyaux ont été comparés sur une cohorte technique avec différents paramètres de segmentation nucléaire. Les ajustements post-analyse les plus pertinents ont été évalués. Le meilleur algorithme et les paramètres optimaux ont été utilisés pour analyser une cohorte de validation de 30 cancers du sein. Les résultats obtenus en analyse d'image ont été comparés avec les diagnostics initiaux et les résultats de la lecture manuelle des lames numérisées. Résultats : Une concordance globale forte a été retrouvée entre les résultats d'analyse d'image automatisée, la lecture manuelle des lames numérisées et les diagnostics initiaux (90 et 79% respectivement) en utilisant l'algorithme, les paramètres et les ajustements post-analyse optimaux définis dans l'étape technique. Conclusion : L'analyse d'image automatisée constitue une aide fiable et reproductible pour l'évaluation du statut HER2 en FISH.
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