論文の概要: Multi-Phase Cross-modal Learning for Noninvasive Gene Mutation Prediction in Hepatocellular Carcinoma

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04069v1
• Date: Fri, 8 May 2020 14:36:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 13:20:04.300003
• Title: Multi-Phase Cross-modal Learning for Noninvasive Gene Mutation Prediction in Hepatocellular Carcinoma
• Title（参考訳）: 肝細胞癌における非侵襲的遺伝子変異予測のための多相クロスモーダル学習
• Authors: Jiapan Gu, Ziyuan Zhao, Zeng Zeng, Yuzhe Wang, Zhengyiren Qiu, Bharadwaj Veeravalli, Brian Kim Poh Goh, Glenn Kunnath Bonney, Krishnakumar Madhavan, Chan Wan Ying, Lim Kheng Choon, Thng Choon Hua, Pierce KH Chow
• Abstract要約: 多相CTスキャンを用いたAPOB, COL11A1, ATRX遺伝子の突然変異予測のためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.621860963237023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hepatocellular carcinoma (HCC) is the most common type of primary liver cancer and the fourth most common cause of cancer-related death worldwide. Understanding the underlying gene mutations in HCC provides great prognostic value for treatment planning and targeted therapy. Radiogenomics has revealed an association between non-invasive imaging features and molecular genomics. However, imaging feature identification is laborious and error-prone. In this paper, we propose an end-to-end deep learning framework for mutation prediction in APOB, COL11A1 and ATRX genes using multiphasic CT scans. Considering intra-tumour heterogeneity (ITH) in HCC, multi-region sampling technology is implemented to generate the dataset for experiments. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: 肝細胞癌(Hepatocellular carcinoma, HCC)は原発性肝がんの1型であり, 世界で4番目に多い死因である。 HCCの根底にある遺伝子変異を理解することは、治療計画と標的治療の予後に大きな価値をもたらす。 放射線ゲノミクスは非侵襲的な画像特徴と分子ゲノミクスの関連を明らかにしている。 しかし,画像特徴同定は煩雑で誤りやすい。 本稿では,多相CTスキャンを用いたAPOB,COL11A1,ATRX遺伝子の突然変異予測のためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。 HCCにおける腫瘍内不均一性(ITH)を考慮して,実験用データセットを生成するために多領域サンプリング技術を実装した。 実験の結果,提案モデルの有効性が示された。

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