論文の概要: A hybrid 2-stage vision transformer for AI-assisted 5 class pathologic diagnosis of gastric endoscopic biopsies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08510v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 08:33:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 14:28:56.052739
• Title: A hybrid 2-stage vision transformer for AI-assisted 5 class pathologic diagnosis of gastric endoscopic biopsies
• Title（参考訳）: AIを用いた胃内視鏡生検5クラス診断のためのハイブリッド2段階視覚変換器
• Authors: Yujin Oh, Go Eun Bae, Kyung-Hee Kim, Min-Kyung Yeo, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 本稿では,5種類のGCヒストロジーを分類するAIシステムを提案する。 当科のAIシステムは,早期GC患者に対する適切な治療法を決定する上で,先進的な病理所見を提供する大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.45005912341845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Gastric endoscopic screening is an effective way to decide appropriate gastric cancer (GC) treatment at an early stage, reducing GC-associated mortality rate. Although artificial intelligence (AI) has brought a great promise to assist pathologist to screen digitalized whole slide images, automatic classification systems for guiding proper GC treatment based on clinical guideline are still lacking. Here, we propose an AI system classifying 5 classes of GC histology, which can be perfectly matched to general treatment guidance. The AI system, mimicking the way pathologist understand slides through multi-scale self-attention mechanism using a 2-stage Vision Transformer, demonstrates clinical capability by achieving diagnostic sensitivity of above 85% for both internal and external cohort analysis. Furthermore, AI-assisted pathologists showed significantly improved diagnostic sensitivity by 10% within 18% saved screening time compared to human pathologists. Our AI system has a great potential for providing presumptive pathologic opinion for deciding proper treatment for early GC patients.
• Abstract（参考訳）: 胃内視鏡検査は早期に適切な胃癌(GC)治療を判定し,GC関連死亡率を低下させる有効な方法である。 ai(artificial intelligence)は、病理医が全スライド画像のデジタル化を支援するという大きな約束をもたらしたが、臨床ガイドラインに基づいた適切なgc処理を導くための自動分類システムは、いまだに不足している。 本稿では,gc組織学の5つのクラスを分類するaiシステムを提案する。 2段階の視覚トランスフォーマーを用いたマルチスケールな自己照査機構を通じて、病理医がスライドを理解する方法を模倣したaiシステムは、内外コホート分析において85%以上の診断感度を達成し、臨床能力を示す。 さらに、AI支援の病理医は、ヒトの病理医と比較して18%のスクリーニング時間で診断感度を10%改善した。 当科のAIシステムは,早期GC患者に対する適切な治療法を決定する上で,先進的な病理所見を提供する大きな可能性を秘めている。

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