論文の概要: DeepSMILE: Contrastive self-supervised pre-training benefits MSI and HRD classification directly from H&E whole-slide images in colorectal and breast cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09405v3
• Date: Wed, 28 Jun 2023 13:52:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 19:00:14.004850
• Title: DeepSMILE: Contrastive self-supervised pre-training benefits MSI and HRD classification directly from H&E whole-slide images in colorectal and breast cancer
• Title（参考訳）: DeepSMile: 大腸癌および乳癌におけるH&E全スライディング画像から直接MSIとHRDを分類する対照的な自己監督前訓練効果
• Authors: Yoni Schirris, Efstratios Gavves, Iris Nederlof, Hugo Mark Horlings, Jonas Teuwen
• Abstract要約: ヘマトキシリンおよびエオシン染色腫瘍組織の全スライド画像(WSI)を解析するための深層学習に基づく弱ラベル学習法を提案する。 We apply DeepSMILE to the task of Homologous recombination deficiency (HRD) and microsatellite instability (MSI) prediction。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.46523830554047
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a Deep learning-based weak label learning method for analyzing whole slide images (WSIs) of Hematoxylin and Eosin (H&E) stained tumor tissue not requiring pixel-level or tile-level annotations using Self-supervised pre-training and heterogeneity-aware deep Multiple Instance LEarning (DeepSMILE). We apply DeepSMILE to the task of Homologous recombination deficiency (HRD) and microsatellite instability (MSI) prediction. We utilize contrastive self-supervised learning to pre-train a feature extractor on histopathology tiles of cancer tissue. Additionally, we use variability-aware deep multiple instance learning to learn the tile feature aggregation function while modeling tumor heterogeneity. For MSI prediction in a tumor-annotated and color normalized subset of TCGA-CRC (n=360 patients), contrastive self-supervised learning improves the tile supervision baseline from 0.77 to 0.87 AUROC, on par with our proposed DeepSMILE method. On TCGA-BC (n=1041 patients) without any manual annotations, DeepSMILE improves HRD classification performance from 0.77 to 0.81 AUROC compared to tile supervision with either a self-supervised or ImageNet pre-trained feature extractor. Our proposed methods reach the baseline performance using only 40% of the labeled data on both datasets. These improvements suggest we can use standard self-supervised learning techniques combined with multiple instance learning in the histopathology domain to improve genomic label classification performance with fewer labeled data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Hematoxylin と Eosin (H&E) のスライディング画像全体 (WSI) を解析するための深層学習に基づく弱いラベル学習法を提案する。 我々はdeepsmileを相同組換え欠損症(hrd)とマイクロサテライト不安定症(msi)のタスクに適用する。 対照的自己教師付き学習を用いて,癌組織の病理組織学タイルの特徴抽出装置を事前学習する。 さらに,腫瘍の多様性をモデル化しながら,可変性に着目したディープマルチインスタンス学習を用いてタイル特徴集合関数を学習する。 TCGA-CRC (n=360) の腫瘍診断および色調正常化サブセットにおけるMSI予測は,本提案したDeepSMILE法と同等にタイル管理ベースラインを0.77AUROCから0.87AUROCに改善する。 TCGA-BC (n=1041) では、DeepSMILE は、自己監督またはImageNet事前訓練された特徴抽出器によるタイル管理と比較して、RDD分類性能を 0.77 から 0.81 AUROC に改善した。 提案手法は,両データセットのラベル付きデータの40%のみを用いて,ベースライン性能に達する。 これらの改善は、組織病理領域における複数のインスタンス学習を組み合わせた標準的な自己教師付き学習技術を用いて、ラベル付きデータの少ないゲノムラベル分類性能を向上させることを示唆する。

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