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Introduction. Flowchart for the overview of the system. We have proposed a cell detection and classification system based on a convolutional neural network model for use with the Allred scoring system for breast carcinoma hormone receptor status testing. The system classifies each cell in the ER-stained whole-slide images into negatively, weakly, moderately, and strongly stained cells, before Allred scoring is carried out to recommend hormonal treatment options. To the best of our knowledge, this is the first work of its kind in developing such a system, which would be a valuable tool for histopathologists in improving the reliability of predictive tumor marker reporting as well as reducing manual intervention workload. The cell detection and classification were applied on 40 whole-slide images before Allred scoring was carried out to recommend hormonal treatment options. Experimental result shows very promising observations for both the detection and classification processes, as well as the Allred scoring computation. The automated Allred scoring matches well with pathologists scoring, for both the actual Allred score and hormonal treatment cases. Future work will focus on further improving the accuracy of the system, extending the system on PR and possibly HER2 expression, as well as reducing the computational load in running the system on very large whole-slide breast carcinoma images. The improvement to the accuracy can be either by increasing the training samples, improving the network model, or by proposing some rules for the 0% ER status images as this proved to be the main source of error during performance evaluation. 7. Szeszel M.K., Crisman C.L., Crow L., McMullen S., Major J.M., Natarajan L., Saquib A., Feramisco J.R., Wasserman L.M. Quantifying Estrogen and Progesterone Receptor Expression in Breast Cancer by Digital Imaging. J.
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