論文の概要: Brain Cancer Survival Prediction on Treatment-na ive MRI using Deep Anchor Attention Learning with Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01857v1
• Date: Thu, 3 Feb 2022 21:33:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-07 16:12:21.147057
• Title: Brain Cancer Survival Prediction on Treatment-na ive MRI using Deep Anchor Attention Learning with Vision Transformer
• Title（参考訳）: 視覚変換器を用いた深部アンカー注意学習による脳腫瘍生存予測
• Authors: Xuan Xu, Prateek Prasanna
• Abstract要約: 画像ベース脳腫瘍予測モデルによるMRIによるX線学的表現型の定量化 腫瘍内表現型不均一性の証拠にもかかわらず、MRIスキャンにおける異なるスライス間の空間的多様性は、そのような方法では比較的研究されていない。 本稿では,脳腫瘍患者の生存リスクを予測するために,ビジョントランスフォーマを用いたディープアンカーアテンションアグリゲーション戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.630654643366308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-based brain cancer prediction models, based on radiomics, quantify the radiologic phenotype from magnetic resonance imaging (MRI). However, these features are difficult to reproduce because of variability in acquisition and preprocessing pipelines. Despite evidence of intra-tumor phenotypic heterogeneity, the spatial diversity between different slices within an MRI scan has been relatively unexplored using such methods. In this work, we propose a deep anchor attention aggregation strategy with a Vision Transformer to predict survival risk for brain cancer patients. A Deep Anchor Attention Learning (DAAL) algorithm is proposed to assign different weights to slice-level representations with trainable distance measurements. We evaluated our method on N = 326 MRIs. Our results outperformed attention multiple instance learning-based techniques. DAAL highlights the importance of critical slices and corroborates the clinical intuition that inter-slice spatial diversity can reflect disease severity and is implicated in outcome.
• Abstract（参考訳）: 画像に基づく脳腫瘍予測モデルは、放射能に基づいて、磁気共鳴画像(MRI)から放射能表現型を定量化する。 しかし、これらの機能は、取得および前処理パイプラインのばらつきのため、再現が難しい。 腫瘍内表現型不均一性の証拠にもかかわらず、MRIスキャンにおける異なるスライス間の空間的多様性は、そのような方法では比較的研究されていない。 本研究では,脳がん患者の生存リスクを予測するため,視覚トランスフォーマーを用いた深いアンカー注意集約戦略を提案する。 訓練可能な距離測定によるスライスレベルの表現に異なる重みを割り当てるために、ディープアンカー注意学習(DAAL)アルゴリズムを提案する。 n = 326 mriを用いた評価を行った。 その結果,複数の事例学習技術に優れていた。 daalは重要なスライスの重要性を強調し、スライス間空間の多様性が疾患の重症度を反映し、結果に関係しているという臨床的直観を裏付ける。

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