論文の概要: An Interpretable Algorithm for Uveal Melanoma Subtyping from Whole Slide Cytology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06246v1
• Date: Fri, 13 Aug 2021 13:55:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-16 16:04:34.354902
• Title: An Interpretable Algorithm for Uveal Melanoma Subtyping from Whole Slide Cytology Images
• Title（参考訳）: 全スライド細胞画像からの尿中メラノーマサブタイピングの解釈アルゴリズム
• Authors: Haomin Chen, T.Y. Alvin Liu, Catalina Gomez, Zelia Correa, Mathias Unberath
• Abstract要約: 細針吸引生検のデジタル画像を用いたぶどう膜黒色腫の自動診断システムについて述べる。 提案手法は,多数の代表スライドで定義される2次元多様体の点として,候補画像の自動区切りセルを埋め込む。 円歪した2次元多様体の分割に対して規則に基づくスライドレベル分類アルゴリズムを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.33281597371121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Algorithmic decision support is rapidly becoming a staple of personalized medicine, especially for high-stakes recommendations in which access to certain information can drastically alter the course of treatment, and thus, patient outcome; a prominent example is radiomics for cancer subtyping. Because in these scenarios the stakes are high, it is desirable for decision systems to not only provide recommendations but supply transparent reasoning in support thereof. For learning-based systems, this can be achieved through an interpretable design of the inference pipeline. Herein we describe an automated yet interpretable system for uveal melanoma subtyping with digital cytology images from fine needle aspiration biopsies. Our method embeds every automatically segmented cell of a candidate cytology image as a point in a 2D manifold defined by many representative slides, which enables reasoning about the cell-level composition of the tissue sample, paving the way for interpretable subtyping of the biopsy. Finally, a rule-based slide-level classification algorithm is trained on the partitions of the circularly distorted 2D manifold. This process results in a simple rule set that is evaluated automatically but highly transparent for human verification. On our in house cytology dataset of 88 uveal melanoma patients, the proposed method achieves an accuracy of 87.5% that compares favorably to all competing approaches, including deep "black box" models. The method comes with a user interface to facilitate interaction with cell-level content, which may offer additional insights for pathological assessment.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムによる意思決定支援は、パーソナライズドメディカルな医療の基盤となりつつあり、特に、特定の情報へのアクセスが治療の過程を劇的に変えることができるような高い推奨事項のために、特に、患者による結果が顕著である。 これらのシナリオではリスクが高いため、意思決定システムはレコメンデーションを提供するだけでなく、そのサポートに透過的な推論を提供するのが望ましい。 学習ベースのシステムでは、推論パイプラインの解釈可能な設計によってこれを実現できる。 そこで本研究では,細針吸引生検のデジタル細胞診画像を用いたぶどう膜メラノーマの自動解析システムについて述べる。 本手法は,多数の代表的スライドによって定義された2次元多様体において,候補細胞診画像の全てのセルを点として埋め込み,組織サンプルの細胞レベルの構成を推論し,生検の解釈可能なサブタイプ化への道を開く。 最後に、円歪2次元多様体の分割に対して規則に基づくスライドレベル分類アルゴリズムを訓練する。 このプロセスは、人間の検証のために自動的に評価されるが極めて透明な単純なルールセットをもたらす。 当院における88例の黒色腫症例の細胞診データにおいて,本手法は87.5%の精度を実現し,深部"ブラックボックス"モデルを含むすべての競合モデルと比較した。 この手法は細胞レベルのコンテンツとのインタラクションを容易にするユーザインタフェースを備えており、病理学的評価のためのさらなる洞察を提供する可能性がある。

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