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22.12.2016 | Original Paper | Ausgabe 1/2017 Open Access

Health and Technology 1/2017

Automatic classification of histopathological diagnoses for building a large scale tissue catalogue

Zeitschrift:
Health and Technology > Ausgabe 1/2017
Autoren:
Robert Reihs, Heimo Müller, Stefan Sauer, Kurt Zatloukal
Wichtige Hinweise
This article is part of the Topical collection on Systems Medicine

Abstract

In this paper an automatic classification system for pathological findings is presented. The starting point in our undertaking was a pathologic tissue collection with about 1.4 million tissue samples described by free text records over 23 years. Exploring knowledge out of this “big data” pool is a challenging task, especially when dealing with unstructured data spanning over many years. The classification is based on an ontology-based term extraction and decision tree build with a manually curated classification system. The information extracting system is based on regular expressions and a text substitution system. We describe the generation of the decision trees by medical experts using a visual editor. Also the evaluation of the classification process with a reference data set is described. We achieved an F-Score of 89,7% for ICD-10 and an F-Score of 94,7% for ICD-O classification. For the information extraction of the tumor staging and receptors we achieved am F-Score ranging from 81,8 to 96,8%.

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