論文の概要: Harnessing Artificial Intelligence to Infer Novel Spatial Biomarkers for
the Diagnosis of Eosinophilic Esophagitis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13583v1
- Date: Thu, 26 May 2022 18:59:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-30 13:30:47.889599
- Title: Harnessing Artificial Intelligence to Infer Novel Spatial Biomarkers for
the Diagnosis of Eosinophilic Esophagitis
- Title（参考訳）: 好酸球性食道炎診断のための新しい空間バイオマーカー推定のための人工知能の利用
- Authors: Ariel Larey, Eliel Aknin, Nati Daniel, Garrett A. Osswald, Julie M.
Caldwell, Mark Rochman, Tanya Wasserman, Margaret H. Collins, Nicoleta C.
Arva, Guang-Yu Yang, Marc E. Rothenberg, Yonatan Savir
- Abstract要約: 好酸球性食道炎 (EoE) は食道過敏症に合併した慢性アレルギー性食道炎の1例である。
食道生検では食道好酸球の密度を計る必要がある。
そこで我々は,無傷好酸球のセマンティックセグメンテーションと基底領域分布に基づいてバイオマーカーを推論する人工知能プラットフォームを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Eosinophilic esophagitis (EoE) is a chronic allergic inflammatory condition
of the esophagus associated with elevated esophageal eosinophils. Second only
to gastroesophageal reflux disease, EoE is one of the leading causes of chronic
refractory dysphagia in adults and children. EoE diagnosis requires enumerating
the density of esophageal eosinophils in esophageal biopsies, a somewhat
subjective task that is time-consuming, thus reducing the ability to process
the complex tissue structure. Previous artificial intelligence (AI) approaches
that aimed to improve histology-based diagnosis focused on recapitulating
identification and quantification of the area of maximal eosinophil density.
However, this metric does not account for the distribution of eosinophils or
other histological features, over the whole slide image. Here, we developed an
artificial intelligence platform that infers local and spatial biomarkers based
on semantic segmentation of intact eosinophils and basal zone distributions.
Besides the maximal density of eosinophils (referred to as Peak Eosinophil
Count [PEC]) and a maximal basal zone fraction, we identify two additional
metrics that reflect the distribution of eosinophils and basal zone fractions.
This approach enables a decision support system that predicts EoE activity and
classifies the histological severity of EoE patients. We utilized a cohort that
includes 1066 biopsy slides from 400 subjects to validate the system's
performance and achieved a histological severity classification accuracy of
86.70%, sensitivity of 84.50%, and specificity of 90.09%. Our approach
highlights the importance of systematically analyzing the distribution of
biopsy features over the entire slide and paves the way towards a personalized
decision support system that will assist not only in counting cells but can
also potentially improve diagnosis and provide treatment prediction.
- Abstract（参考訳）: 好酸球性食道炎 (EoE) は食道過敏症を伴う慢性アレルギー性食道炎である。
胃食道逆流症に次いでEoEは、成人および小児の慢性難治性摂食障害の原因の1つである。
eoe診断では食道生検で食道好酸球の密度を列挙する必要があるが、これはやや主観的な作業であり、時間を要するため複雑な組織構造を処理できる能力が低下する。
従来の人工知能(AI)アプローチは、最大好酸球密度領域の同定と定量化に重点を置いた組織学的診断を改善することを目的としていた。
しかしながら、この計量は、スライド画像全体にわたって好酸球や他の組織学的特徴の分布を考慮しない。
そこで我々は, 好酸球のセマンティックセグメンテーションと基底領域分布に基づいて, 局所的および空間的バイオマーカーを推定する人工知能プラットフォームを開発した。
好酸球の最大密度(Peak Eosinophil Count [PEC])と最大基底帯分画の他に,好酸球と基底帯分画の分布を反映した2つの追加指標を同定した。
このアプローチにより,EoEの活性を予測し,EoE患者の組織学的重症度を分類する意思決定支援システムが実現される。
400名の被験者から得られた1066個の生検スライドを含むコホートを用いて, 組織学的重症度分類精度86.70%, 感度84.50%, 特異度90.09%を得た。
本研究は, 細胞数を計測するだけでなく, 診断や治療の予測にも役立つパーソナライズされた意思決定支援システムの実現に向けて, バイオプシー機能全体の分布を体系的に分析することの重要性を強調する。
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