論文の概要: RCMNet: A deep learning model assists CAR-T therapy for leukemia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04230v1
- Date: Fri, 6 May 2022 08:34:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-10 15:08:24.634686
- Title: RCMNet: A deep learning model assists CAR-T therapy for leukemia
- Title（参考訳）: RCMNet:白血病に対するCAR-T治療を支援するディープラーニングモデル
- Authors: Ruitao Zhang, Xueying Han, Ijaz Gul, Shiyao Zhai, Ying Liu, Yongbing
Zhang, Yuhan Dong, Lan Ma, Dongmei Yu, Jin Zhou, Peiwu Qin
- Abstract要約: 急性白血病の治療法として, キメラ抗原受容体T(CAR-T)療法が望まれている。
CAR-T細胞の同定は、他の血液細胞との表現型類似性による大きな課題である。
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とTransformerを組み合わせた、RCMNetと呼ばれる新しい統合モデルを作成します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.501680821028106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Acute leukemia is a type of blood cancer with a high mortality rate. Current
therapeutic methods include bone marrow transplantation, supportive therapy,
and chemotherapy. Although a satisfactory remission of the disease can be
achieved, the risk of recurrence is still high. Therefore, novel treatments are
demanding. Chimeric antigen receptor-T (CAR-T) therapy has emerged as a
promising approach to treat and cure acute leukemia. To harness the therapeutic
potential of CAR-T cell therapy for blood diseases, reliable cell morphological
identification is crucial. Nevertheless, the identification of CAR-T cells is a
big challenge posed by their phenotypic similarity with other blood cells. To
address this substantial clinical challenge, herein we first construct a CAR-T
dataset with 500 original microscopy images after staining. Following that, we
create a novel integrated model called RCMNet (ResNet18 with CBAM and MHSA)
that combines the convolutional neural network (CNN) and Transformer. The model
shows 99.63% top-1 accuracy on the public dataset. Compared with previous
reports, our model obtains satisfactory results for image classification.
Although testing on the CAR-T cells dataset, a decent performance is observed,
which is attributed to the limited size of the dataset. Transfer learning is
adapted for RCMNet and a maximum of 83.36% accuracy has been achieved, which is
higher than other SOTA models. The study evaluates the effectiveness of RCMNet
on a big public dataset and translates it to a clinical dataset for diagnostic
applications.
- Abstract（参考訳）: 急性白血病は、死亡率の高い血液がんの一種である。
現在の治療法は骨髄移植、補助療法、化学療法である。
疾患の寛解は達成できるが、再発のリスクは高い。
そのため、新しい治療法が求められている。
急性白血病の治療法として, キメラ抗原受容体T(CAR-T)療法が望まれている。
血液疾患に対するCAR-T細胞療法の治療法の可能性を活用するためには、信頼できる細胞形態学的同定が重要である。
しかし、CAR-T細胞の同定は他の血液細胞との表現型類似性により大きな課題となる。
この重要な臨床的課題に対処するために、染色後の500個のオリジナル顕微鏡画像を用いたCAR-Tデータセットを最初に構築する。
次に、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とTransformerを組み合わせたRCMNet(ResNet18とCBAMとMHSA)と呼ばれる新しい統合モデルを作成する。
このモデルは、パブリックデータセットで99.63%のトップ1の精度を示している。
過去の報告と比較すると,画像分類に満足な結果が得られる。
CAR-Tセルデータセットでテストするが、データセットのサイズが限られているため、十分なパフォーマンスが観察される。
転送学習はRCMNetに適応しており、最大83.36%の精度が達成されており、他のSOTAモデルよりも高い。
本研究は,RCMNetの大規模公開データセットに対する有効性を評価し,臨床データセットに翻訳して診断を行う。
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