論文の概要: Exploiting segmentation labels and representation learning to forecast therapy response of PDAC patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04180v2
• Date: Thu, 30 Mar 2023 08:07:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 17:40:45.003160
• Title: Exploiting segmentation labels and representation learning to forecast therapy response of PDAC patients
• Title（参考訳）: PDAC患者に対する治療効果予測のためのセグメンテーションラベルと表現学習
• Authors: Alexander Ziller, Ayhan Can Erdur, Friederike Jungmann, Daniel Rueckert, Rickmer Braren, Georgios Kaissis
• Abstract要約: 化学療法に対する腫瘍反応を予測するためのハイブリッドディープニューラルネットワークパイプラインを提案する。 セグメンテーションから分類への表現伝達の組み合わせと、ローカライゼーションと表現学習を利用する。 提案手法は, 合計477個のデータセットを用いて, ROC-AUC 63.7% の処理応答を予測できる, 極めて効率的な手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.78505216352878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The prediction of pancreatic ductal adenocarcinoma therapy response is a clinically challenging and important task in this high-mortality tumour entity. The training of neural networks able to tackle this challenge is impeded by a lack of large datasets and the difficult anatomical localisation of the pancreas. Here, we propose a hybrid deep neural network pipeline to predict tumour response to initial chemotherapy which is based on the Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST) score, a standardised method for cancer response evaluation by clinicians as well as tumour markers, and clinical evaluation of the patients. We leverage a combination of representation transfer from segmentation to classification, as well as localisation and representation learning. Our approach yields a remarkably data-efficient method able to predict treatment response with a ROC-AUC of 63.7% using only 477 datasets in total.
• Abstract（参考訳）: 膵管腺癌治療反応の予測は、この高モルティリティ腫瘍における臨床的に困難かつ重要な課題である。 この課題に対処できるニューラルネットワークのトレーニングは、大規模なデータセットの欠如と、膵臓の解剖学的局在の困難さによって妨げられている。 そこで本研究では,固形腫瘍(recist)スコアにおける反応評価基準,臨床医による癌反応評価の標準化方法,腫瘍マーカーを用いた臨床評価に基づく,初期化学療法に対する腫瘍反応予測のためのハイブリッドディープニューラルネットワークパイプラインを提案する。 セグメンテーションから分類への表現伝達と局所化と表現学習の組み合わせを活用する。 提案手法は, 合計477個のデータセットを用いて, ROC-AUC 63.7% の処理応答を予測できる極めて効率的な手法である。

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