論文の概要: DPSeq: A Novel and Efficient Digital Pathology Classifier for Predicting Cancer Biomarkers using Sequencer Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01968v1
• Date: Wed, 3 May 2023 08:31:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 15:33:42.900547
• Title: DPSeq: A Novel and Efficient Digital Pathology Classifier for Predicting Cancer Biomarkers using Sequencer Architecture
• Title（参考訳）: dpseq:シーケンサーアーキテクチャを用いた癌バイオマーカー予測のための新規かつ効率的なデジタル病理分類器
• Authors: Min Cen, Xingyu Li, Bangwei Guo, Jitendra Jonnagaddala, Hong Zhang, Xu Steven Xu
• Abstract要約: デジタル病理学の課題では、トランスフォーマーは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を超越して最先端の結果を得た。 我々はDPSeqと呼ばれる新規かつ効率的なデジタル病理分類器を開発し,癌バイオマーカーの予測を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.876281217951695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In digital pathology tasks, transformers have achieved state-of-the-art results, surpassing convolutional neural networks (CNNs). However, transformers are usually complex and resource intensive. In this study, we developed a novel and efficient digital pathology classifier called DPSeq, to predict cancer biomarkers through fine-tuning a sequencer architecture integrating horizon and vertical bidirectional long short-term memory (BiLSTM) networks. Using hematoxylin and eosin (H&E)-stained histopathological images of colorectal cancer (CRC) from two international datasets: The Cancer Genome Atlas (TCGA) and Molecular and Cellular Oncology (MCO), the predictive performance of DPSeq was evaluated in series of experiments. DPSeq demonstrated exceptional performance for predicting key biomarkers in CRC (MSI status, Hypermutation, CIMP status, BRAF mutation, TP53 mutation and chromosomal instability [CING]), outperforming most published state-of-the-art classifiers in a within-cohort internal validation and a cross-cohort external validation. Additionally, under the same experimental conditions using the same set of training and testing datasets, DPSeq surpassed 4 CNN (ResNet18, ResNet50, MobileNetV2, and EfficientNet) and 2 transformer (ViT and Swin-T) models, achieving the highest AUROC and AUPRC values in predicting MSI status, BRAF mutation, and CIMP status. Furthermore, DPSeq required less time for both training and prediction due to its simple architecture. Therefore, DPSeq appears to be the preferred choice over transformer and CNN models for predicting cancer biomarkers.
• Abstract（参考訳）: デジタル病理学のタスクでは、トランスフォーマーは最先端の結果を達成し、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を超えた。 しかし、変圧器は通常複雑で資源集約的である。 本研究では,水平線と垂直2方向長短期メモリ(BiLSTM)ネットワークを統合したシーケンサアーキテクチャを用いて,癌バイオマーカーの予測を行うDPSeqという新しいデジタル病理分類器を開発した。 The Cancer Genome Atlas (TCGA) と Molecular and Cellular Oncology (MCO) の2つの国際データセットから, Hematoxylin と eosin (H&E) を用いた大腸癌の組織像を用いて, DPSeq の予測性能を一連の実験で評価した。 DPSeq は CRC (MSI status, Hypermutation, CIMP status, BRAF mutation, TP53 mutation and chromosomal instability [CING]) におけるキーバイオマーカーの予測に優れた性能を示した。 さらに、同じトレーニングとテストデータセットを使用した同じ実験条件下で、DPSeqは4つのCNN(ResNet18、ResNet50、MobileNetV2、EfficientNet)と2つのトランスフォーマー(ViTとSwin-T)モデルを超え、MSIステータス、BRAF変異、CIMPステータスを予測する上で最高のAUROCとAUPRC値を達成した。 さらにDPSeqは、単純なアーキテクチャのため、トレーニングと予測の両方に時間を必要とした。 したがってDPSeqは、がんバイオマーカーを予測するためにトランスフォーマーやCNNモデルよりも好まれる。

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