論文の概要: Self supervised learning improves dMMR/MSI detection from histology slides across multiple cancers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05819v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 09:43:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-15 02:27:22.426975
• Title: Self supervised learning improves dMMR/MSI detection from histology slides across multiple cancers
• Title（参考訳）: 自己教師付き学習は複数のがんの組織学スライドからdmmr/msiの検出を改善する
• Authors: Charlie Saillard, Olivier Dehaene, Tanguy Marchand, Olivier Moindrot, Aur\'elie Kamoun, Benoit Schmauch, Simon Jegou
• Abstract要約: マイクロサテライト不安定症(MSI)は大腸癌の診断に大きく影響する腫瘍表現型である H&Eステンディングスライドから直接MSI腫瘍を検出する深層学習モデルは、MSI患者の診断を改善することを約束している。 我々は、MoCo V2を用いて、TCGAデータセットの組織像からニューラルネットワークをトレーニングすることで、近年の自己教師学習の進歩を活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Microsatellite instability (MSI) is a tumor phenotype whose diagnosis largely impacts patient care in colorectal cancers (CRC), and is associated with response to immunotherapy in all solid tumors. Deep learning models detecting MSI tumors directly from H&E stained slides have shown promise in improving diagnosis of MSI patients. Prior deep learning models for MSI detection have relied on neural networks pretrained on ImageNet dataset, which does not contain any medical image. In this study, we leverage recent advances in self-supervised learning by training neural networks on histology images from the TCGA dataset using MoCo V2. We show that these networks consistently outperform their counterparts pretrained using ImageNet and obtain state-of-the-art results for MSI detection with AUCs of 0.92 and 0.83 for CRC and gastric tumors, respectively. These models generalize well on an external CRC cohort (0.97 AUC on PAIP) and improve transfer from one organ to another. Finally we show that predictive image regions exhibit meaningful histological patterns, and that the use of MoCo features highlighted more relevant patterns according to an expert pathologist.
• Abstract（参考訳）: マイクロサテライト不安定性(英語版)(MSI)は、大腸癌(CRC)における患者のケアに大きく影響し、全ての固形腫瘍の免疫療法に反応する腫瘍表現型である。 H&Eステンディングスライドから直接MSI腫瘍を検出する深層学習モデルは、MSI患者の診断を改善することを約束している。 MSI検出のための以前のディープラーニングモデルは、ImageNetデータセットに事前訓練されたニューラルネットワークに依存しており、医療画像は含まれていない。 本研究では,MoCo V2を用いたTGAデータセットの組織像からニューラルネットワークをトレーニングすることで,自己教師学習の最近の進歩を活用する。 以上より,これらのネットワークはimagenetを用いた前訓練群を常に上回っており,crcおよび胃腫瘍に対するaucs 0.92と0.83のmsi検出結果を得た。 これらのモデルは外部のCRCコホート (0.97 AUC on PAIP) でよく一般化され、ある臓器から別の臓器への移動を改善する。 最後に,予測画像領域が有意義な組織学的パターンを示すこと,また,moco特徴の使用がより関連性の高いパターンを示すことを示す。

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