Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-task Learning of Histology and Molecular Markers for Classifying Diffuse Glioma

論文の概要: Multi-task Learning of Histology and Molecular Markers for Classifying Diffuse Glioma

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14845v2
Date: Sat, 10 Jun 2023 22:42:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-14 00:42:40.494102
Title: Multi-task Learning of Histology and Molecular Markers for Classifying Diffuse Glioma
Title（参考訳）: びまん性グリオーマ分類のための組織学と分子マーカーのマルチタスク学習
Authors: Xiaofei Wang and Stephen Price and Chao Li
Abstract要約: 組織学と分子マーカーを共同で予測する階層型マルチタスクマルチインスタンス学習フレームワークを提案する。また,分子マーカーの共起をモデル化するために,共起確率に基づくラベル補正グラフネットワークを提案する。以上の結果から,本手法はびまん性グリオーマの分類において,他の最先端手法よりも優れていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.082753496844731
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Most recently, the pathology diagnosis of cancer is shifting to integrating molecular makers with histology features. It is a urgent need for digital pathology methods to effectively integrate molecular markers with histology, which could lead to more accurate diagnosis in the real world scenarios. This paper presents a first attempt to jointly predict molecular markers and histology features and model their interactions for classifying diffuse glioma bases on whole slide images. Specifically, we propose a hierarchical multi-task multi-instance learning framework to jointly predict histology and molecular markers. Moreover, we propose a co-occurrence probability-based label correction graph network to model the co-occurrence of molecular markers. Lastly, we design an inter-omic interaction strategy with the dynamical confidence constraint loss to model the interactions of histology and molecular markers. Our experiments show that our method outperforms other state-of-the-art methods in classifying diffuse glioma,as well as related histology and molecular markers on a multi-institutional dataset.
Abstract（参考訳）: 最近のがんの病理診断は、分子製造と組織学的特徴の統合にシフトしつつある。分子マーカーと組織学を効果的に統合するデジタル病理学法が緊急に必要であり、現実世界のシナリオにおいてより正確な診断につながる可能性がある。本稿では,分子マーカーと組織学的特徴を共同で予測し,その相互作用をモデル化するための最初の試みについて述べる。具体的には,組織学と分子マーカーを共同で予測する階層型マルチタスクマルチインスタンス学習フレームワークを提案する。さらに,分子マーカーの共起をモデル化する共起確率に基づくラベル補正グラフネットワークを提案する。最後に,組織学と分子マーカーの相互作用をモデル化するために,動的信頼度制約損失を伴うオミック間相互作用戦略を設計する。実験により, 拡散グリオーマの分類法や, 関連組織学, 分子マーカーを多施設データセットで比較した。

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