論文の概要: Lymph Node Graph Neural Networks for Cancer Metastasis Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01711v1
• Date: Thu, 3 Jun 2021 09:28:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-04 15:55:09.426945
• Title: Lymph Node Graph Neural Networks for Cancer Metastasis Prediction
• Title（参考訳）: 癌転移予測のためのリンパ節グラフニューラルネットワーク
• Authors: Michal Kazmierski and Benjamin Haibe-Kains
• Abstract要約: 局所リンパ節に転移する既存の癌の画像特徴をグラフベースで表現する手法を提案する。 我々は,遠隔転移のリスクを正確に予測するために,エッジゲートグラフ畳み込みネットワーク(Gated-GCN)を訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.342658286826597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting outcomes, such as survival or metastasis for individual cancer patients is a crucial component of precision oncology. Machine learning (ML) offers a promising way to exploit rich multi-modal data, including clinical information and imaging to learn predictors of disease trajectory and help inform clinical decision making. In this paper, we present a novel graph-based approach to incorporate imaging characteristics of existing cancer spread to local lymph nodes (LNs) as well as their connectivity patterns in a prognostic ML model. We trained an edge-gated Graph Convolutional Network (Gated-GCN) to accurately predict the risk of distant metastasis (DM) by propagating information across the LN graph with the aid of soft edge attention mechanism. In a cohort of 1570 head and neck cancer patients, the Gated-GCN achieves AUROC of 0.757 for 2-year DM classification and $C$-index of 0.725 for lifetime DM risk prediction, outperforming current prognostic factors as well as previous approaches based on aggregated LN features. We also explored the importance of graph structure and individual lymph nodes through ablation experiments and interpretability studies, highlighting the importance of considering individual LN characteristics as well as the relationships between regions of cancer spread.
• Abstract（参考訳）: 個々のがん患者の生存や転移などの予後を予測することは、精密腫瘍学の重要な要素である。 機械学習(ML)は、臨床情報や画像を含むリッチなマルチモーダルデータを活用するための有望な方法を提供し、疾患の軌跡の予測を学習し、臨床的意思決定を知らせる。 本稿では,局所リンパ節(LN)に拡がる既存癌の画像特徴と,その接続パターンを予後MLモデルに組み込むためのグラフベースの新しいアプローチを提案する。 エッジゲートグラフ畳み込みネットワーク (gated-gcn) を訓練し, ソフトエッジ注意機構を用いてlnグラフに情報を伝達することにより, 遠隔転移 (dm) のリスクを正確に予測した。 1570人の頭頸部がん患者のコホートにおいて、Gated-GCNは2年間のDM分類で0.757のAUROC、生涯DMリスク予測で0.725のC$-indexを達成し、現在の予後因子と、集約されたLN特徴に基づく以前のアプローチより優れている。 また, グラフ構造と個々のリンパ節の重要性について, アブレーション実験および解釈可能性研究を通じて検討し, 個々のLN特性と癌領域間の関係を考察することの重要性を強調した。

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