論文の概要: Learning to Predict RNA Sequence Expressions from Whole Slide Images with Applications for Search and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13997v1
• Date: Sat, 26 Mar 2022 05:38:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 16:35:58.423030
• Title: Learning to Predict RNA Sequence Expressions from Whole Slide Images with Applications for Search and Classification
• Title（参考訳）: 全スライド画像からのrna配列発現予測のための学習と探索・分類への応用
• Authors: Amir Safarpoor, Jason D. Hipp, H.R. Tizhoosh
• Abstract要約: 本研究では,画像からバルクシーケンスを予測し,ガラススライドのスライド画像全体を同時に表現できる注目型トポロジーを提案する。 我々はいくつかの実験を行い、最先端のアルゴリズムと比較してより優れた性能と高速な収束を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3535770763481905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning methods are widely applied in digital pathology to address clinical challenges such as prognosis and diagnosis. As one of the most recent applications, deep models have also been used to extract molecular features from whole slide images. Although molecular tests carry rich information, they are often expensive, time-consuming, and require additional tissue to sample. In this paper, we propose tRNAsfomer, an attention-based topology that can learn both to predict the bulk RNA-seq from an image and represent the whole slide image of a glass slide simultaneously. The tRNAsfomer uses multiple instance learning to solve a weakly supervised problem while the pixel-level annotation is not available for an image. We conducted several experiments and achieved better performance and faster convergence in comparison to the state-of-the-art algorithms. The proposed tRNAsfomer can assist as a computational pathology tool to facilitate a new generation of search and classification methods by combining the tissue morphology and the molecular fingerprint of the biopsy samples.
• Abstract（参考訳）: 深層学習法は、予後や診断などの臨床的課題に対処するために、デジタル病理学に広く応用されている。 最新のアプリケーションの1つとして、深層モデルはスライド画像全体から分子の特徴を抽出するためにも使われている。 分子テストには豊富な情報があるが、しばしば高価で、時間を要するため、サンプルには追加の組織が必要である。 本稿では,注目に基づくトポロジーであるtRNAsfomerを提案する。このトポロジーは,画像からバルクRNA系列を予測し,ガラススライドのスライド画像全体を同時に表現する。 tRNAsfomerは複数のインスタンス学習を使用して弱制御された問題を解決する一方、ピクセルレベルのアノテーションは画像には利用できない。 我々は,いくつかの実験を行い,最先端アルゴリズムと比較し,性能の向上と収束の高速化を実現した。 提案したtRNAsfomerは、組織形態と生検サンプルの分子指紋を組み合わせることにより、新しい検索および分類方法の創出を促進するための計算病理ツールとして役立つ。

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