論文の概要: Correlated Feature Aggregation by Region Helps Distinguish Aggressive from Indolent Clear Cell Renal Cell Carcinoma Subtypes on CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14657v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 09:39:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 18:07:04.500651
• Title: Correlated Feature Aggregation by Region Helps Distinguish Aggressive from Indolent Clear Cell Renal Cell Carcinoma Subtypes on CT
• Title（参考訳）: 若年性クリア細胞腎細胞癌細胞株の鑑別を補助する領域による関連性集積
• Authors: Karin Stacke, Indrani Bhattacharya, Justin R. Tse, James D. Brooks, Geoffrey A. Sonn, Mirabela Rusu
• Abstract要約: 腎細胞癌(英: Renal cell carcinoma, RCC)は、臨床行動が異なるがんである。 CT画像に対する攻撃性の決定は、リスク階層化と治療計画を容易にするために臨床的に重要である。 本研究の目的は, 病理像の特徴と相関する放射線学的特徴を機械学習で同定し, 病理像ではなくCT画像上でのがん攻撃性の評価を容易にすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.455251203143627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Renal cell carcinoma (RCC) is a common cancer that varies in clinical behavior. Indolent RCC is often low-grade without necrosis and can be monitored without treatment. Aggressive RCC is often high-grade and can cause metastasis and death if not promptly detected and treated. While most kidney cancers are detected on CT scans, grading is based on histology from invasive biopsy or surgery. Determining aggressiveness on CT images is clinically important as it facilitates risk stratification and treatment planning. This study aims to use machine learning methods to identify radiology features that correlate with features on pathology to facilitate assessment of cancer aggressiveness on CT images instead of histology. This paper presents a novel automated method, Correlated Feature Aggregation By Region (CorrFABR), for classifying aggressiveness of clear cell RCC by leveraging correlations between radiology and corresponding unaligned pathology images. CorrFABR consists of three main steps: (1) Feature Aggregation where region-level features are extracted from radiology and pathology images, (2) Fusion where radiology features correlated with pathology features are learned on a region level, and (3) Prediction where the learned correlated features are used to distinguish aggressive from indolent clear cell RCC using CT alone as input. Thus, during training, CorrFABR learns from both radiology and pathology images, but during inference, CorrFABR will distinguish aggressive from indolent clear cell RCC using CT alone, in the absence of pathology images. CorrFABR improved classification performance over radiology features alone, with an increase in binary classification F1-score from 0.68 (0.04) to 0.73 (0.03). This demonstrates the potential of incorporating pathology disease characteristics for improved classification of aggressiveness of clear cell RCC on CT images.
• Abstract（参考訳）: 腎細胞癌(英: Renal cell carcinoma, RCC)は、臨床行動が異なるがんである。 若年性RCCは壊死を伴わない場合が多く、治療なしで監視できる。 攻撃性RCCは、しばしば高品位であり、迅速な検出と治療がなければ、転移と死を引き起こすことがある。 ほとんどの腎臓がんはctスキャンで検出されるが、グレーディングは侵襲的生検または手術の組織学に基づいている。 CT画像に対する攻撃性の決定は、リスク階層化と治療計画を容易にするために臨床的に重要である。 本研究の目的は, 病理像の特徴と相関する放射線学的特徴を機械学習で同定し, 病理像ではなくCT画像上でのがん攻撃性の評価を容易にすることである。 本稿では,放射線学とそれに対応する非整合病理画像との相関を利用して,クリアセルrccのアグレッシブネスを分類する新しい自動手法corrfabrを提案する。 CorrFABRは,(1) 放射線画像と病理画像から領域レベルの特徴を抽出する特徴集約,(2) 病的特徴と相関する放射線学的特徴を領域レベルで学習する融合,(3) 学習された関連特徴をCTのみを入力として用いた致死的なクリアセルRCCと攻撃的に区別する予測の3段階からなる。 したがって、訓練中、corrfabrは放射線画像と病理画像の両方から学習するが、推論中、corrfabrは、病理画像がない場合、ct単独で攻撃的な透明細胞rccと区別する。 CorrFABRは放射線学の特徴だけで分類性能を改善し、バイナリ分類F1スコアは0.68(0.04)から0.73(0.03)に増加した。 これはct画像上のクリアセルrccの攻撃性の分類を改善するために病理疾患の特徴を組み込む可能性を示す。

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