AID4HER2 - Deep Learning basierte Bestimmung des HER2-Status von Magentumoren nach H&E Färbung

Abstract

Im Rahmen des Projekts sollte untersucht werden, ob die Überexpression des epidermalen Wachstumsrezeptors 2 (HER2) bei Magenkrebs allein anhand von Gewebeschnitten nach einer Routinefärbung und mit Hilfe fortgeschrittener Deep-Learning-Techniken bestimmt werden kann. Die an der Universität Leipzig durchgeführte multizentrische Studie VARIANZ, die bei Erkrankten eine zentralisierte Re-Analyse des HER2-Status vorgenommen hat, bildete die Datengrundlage für das Projekt. Im Rahmen dieser Studie liegen zu allen Fällen H&E-Färbungen, sowie immunhistochemische Färbungen und klinische Daten vor. Die H&E-Schnitte und immunhistochemischen Färbungen wurden digitalisiert und es liegen für die H&E-Färbungen annotierte (für Krebszellen markierte) Datensätze vor.