論文の概要: ISG: I can See Your Gene Expression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16728v1
• Date: Sun, 30 Oct 2022 02:49:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 17:36:44.431704
• Title: ISG: I can See Your Gene Expression
• Title（参考訳）: ISG:あなたの遺伝子発現を見ることができます
• Authors: Yan Yang and LiYuan Pan and Liu Liu and Eric A Stone
• Abstract要約: 本稿では,組織スライド画像から遺伝子発現を正確に予測することを目的とする。 このようなスライド画像は、解像度が大きく、わずかに分散したテクスチャを有する。 既存の遺伝子発現法は主に汎用成分を用いて、テクスチャレス領域をフィルタリングし、特徴を抽出し、各領域を均一に集約する。 3つの新しいモジュールによるテクスチャ境界領域からの識別的特徴間の相互作用を利用するISGフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.148183268830879
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper aims to predict gene expression from a histology slide image precisely. Such a slide image has a large resolution and sparsely distributed textures. These obstruct extracting and interpreting discriminative features from the slide image for diverse gene types prediction. Existing gene expression methods mainly use general components to filter textureless regions, extract features, and aggregate features uniformly across regions. However, they ignore gaps and interactions between different image regions and are therefore inferior in the gene expression task. Instead, we present ISG framework that harnesses interactions among discriminative features from texture-abundant regions by three new modules: 1) a Shannon Selection module, based on the Shannon information content and Solomonoff's theory, to filter out textureless image regions; 2) a Feature Extraction network to extract expressive low-dimensional feature representations for efficient region interactions among a high-resolution image; 3) a Dual Attention network attends to regions with desired gene expression features and aggregates them for the prediction task. Extensive experiments on standard benchmark datasets show that the proposed ISG framework outperforms state-of-the-art methods significantly.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,組織スライド画像から遺伝子発現を正確に予測することを目的とする。 このようなスライド画像は大きな解像度と分散したテクスチャを有する。 これらの障害は、スライド画像から識別的特徴を抽出・解釈し、多様な遺伝子型を予測する。 既存の遺伝子発現法は主に汎用成分を用いて、テクスチャレス領域をフィルタリングし、特徴を抽出し、各領域を均一に集約する。 しかし、異なる画像領域間のギャップや相互作用を無視するため、遺伝子発現タスクでは劣る。 代わりに,テクスチャ不明瞭領域からの識別特徴間のインタラクションを3つの新しいモジュールで活用するisgフレームワークを提案する。 1)シャノン情報内容及びソロモンフ理論に基づくシャノン選択モジュールは、テクスチャのない画像領域をフィルタする。 2)高解像度画像間の効率的な領域相互作用のための表現的低次元特徴表現を抽出する特徴抽出ネットワーク 3)デュアルアテンションネットワークは、所望の遺伝子発現特徴を持つ領域に参加し、予測タスクのためにそれらを集約する。 標準ベンチマークデータセットに関する広範な実験は、提案されたisgフレームワークが最先端のメソッドを大幅に上回っていることを示している。

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