論文の概要: Multi-Scale Hybrid Vision Transformer for Learning Gastric Histology:
AI-Based Decision Support System for Gastric Cancer Treatment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08510v4
- Date: Tue, 15 Aug 2023 04:07:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-16 17:58:37.642444
- Title: Multi-Scale Hybrid Vision Transformer for Learning Gastric Histology:
AI-Based Decision Support System for Gastric Cancer Treatment
- Title（参考訳）: 胃組織学学習のためのマルチスケールハイブリッド視覚トランスフォーマ--胃癌治療のためのaiに基づく意思決定支援システム
- Authors: Yujin Oh, Go Eun Bae, Kyung-Hee Kim, Min-Kyung Yeo, Jong Chul Ye
- Abstract要約: 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。
本稿では,一般のGC治療指導と直接一致する5つのGC病理のサブ分類を可能にする実用的なAIシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.89811515036067
- 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,
existing AI systems are limited in fine-grained cancer subclassifications and
have little usability in planning cancer treatment. We propose a practical AI
system that enables five subclassifications of GC pathology, which can be
directly matched to general GC treatment guidance. The AI system is designed to
efficiently differentiate multi-classes of GC through multi-scale
self-attention mechanism using 2-stage hybrid Vision Transformer (ViT)
networks, by mimicking the way how human pathologists understand histology. The
AI system demonstrates reliable diagnostic performance by achieving
class-average sensitivity of above 0.85 on a total of 1,212 slides from
multicentric cohort. Furthermore, AI-assisted pathologists show significantly
improved diagnostic sensitivity by 12% in addition to 18% reduced screening
time compared to human pathologists. Our results demonstrate that AI-assisted
gastric endoscopic screening has a great potential for providing presumptive
pathologic opinion and appropriate cancer treatment of gastric cancer in
practical clinical settings.
- 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。
人工知能(AI)は、病理学者がスライド画像全体をデジタル化するのを助けるという大きな約束をもたらしたが、既存のAIシステムは、微細ながんの亜分類に限られており、がん治療の計画にはほとんど利用できない。
本稿では,一般のGC治療指導と直接一致する5つのGC病理のサブ分類を可能にする実用的なAIシステムを提案する。
このaiシステムは、2段階のハイブリッドビジョントランスフォーマー(vit)ネットワークを用いたマルチスケールなセルフアテンション機構を通じて、人間の病理学者が組織学を理解する方法を模倣することにより、gcの多クラスを効率的に区別するように設計されている。
このAIシステムは、多中心コホートから合計1,212スライドで平均0.85以上のクラス平均感度を達成することにより、信頼性の高い診断性能を示す。
さらに,ai支援の病理学者は,診断感度が12%向上し,スクリーニング時間は18%低下した。
以上より,ai支援胃内視鏡スクリーニングは,胃癌の病理所見と適切な癌治療を実際的臨床環境に提供できる可能性が示唆された。
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