論文の概要: A vision transformer-based framework for knowledge transfer from multi-modal to mono-modal lymphoma subtyping models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01328v1
• Date: Wed, 2 Aug 2023 17:05:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 16:15:00.335516
• Title: A vision transformer-based framework for knowledge transfer from multi-modal to mono-modal lymphoma subtyping models
• Title（参考訳）: 視覚変換器を用いたマルチモーダルからモノモーダルリンパ腫サブタイプモデルへの知識伝達フレームワーク
• Authors: Bilel Guetarni, Feryal Windal, Halim Benhabiles, Marianne Petit, Romain Dubois, Emmanuelle Leteurtre, Dominique Collard
• Abstract要約: DLBCL癌サブタイプと高分解能WSIを区別するビジョントランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。 本研究は157名の患者を対象とした実験で, モノモーダル分類モデルの有望な性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Determining lymphoma subtypes is a crucial step for better patients treatment targeting to potentially increase their survival chances. In this context, the existing gold standard diagnosis method, which is based on gene expression technology, is highly expensive and time-consuming making difficult its accessibility. Although alternative diagnosis methods based on IHC (immunohistochemistry) technologies exist (recommended by the WHO), they still suffer from similar limitations and are less accurate. WSI (Whole Slide Image) analysis by deep learning models showed promising new directions for cancer diagnosis that would be cheaper and faster than existing alternative methods. In this work, we propose a vision transformer-based framework for distinguishing DLBCL (Diffuse Large B-Cell Lymphoma) cancer subtypes from high-resolution WSIs. To this end, we propose a multi-modal architecture to train a classifier model from various WSI modalities. We then exploit this model through a knowledge distillation mechanism for efficiently driving the learning of a mono-modal classifier. Our experimental study conducted on a dataset of 157 patients shows the promising performance of our mono-modal classification model, outperforming six recent methods from the state-of-the-art dedicated for cancer classification. Moreover, the power-law curve, estimated on our experimental data, shows that our classification model requires a reasonable number of additional patients for its training to potentially reach identical diagnosis accuracy as IHC technologies.
• Abstract（参考訳）: リンパ腫の亜型を決定することは、生存可能性を高めるためにより良い治療を目標とする患者にとって重要なステップである。 この文脈では、遺伝子発現技術に基づく既存のゴールド標準診断法は、高いコストと時間を要するため、アクセシビリティが困難である。 ihc(免疫組織化学)技術に基づく代替診断法(whoが推奨する)は存在するが、同様の制限があり、正確性は低い。 深層学習モデルによるWSI(Whole Slide Image)分析では、既存の代替手法よりも安価で高速ながん診断の新しい方向性が示された。 本研究では,高分解能wsisとdlbcl(diffuse large b-cell lymphoma)癌サブタイプを区別するためのビジョントランスフォーマティブに基づく枠組みを提案する。 この目的のために,様々なWSIモダリティから分類器モデルを訓練するためのマルチモーダルアーキテクチャを提案する。 そして,このモデルを知識蒸留機構を用いて,モノモーダル分類器の学習を効率的に進める。 157人の患者を対象に行った実験では, がん分類に関する最新の6つの手法を上回って, モノモーダル分類モデルの有望な性能を示した。 さらに, 実験データから推定したパワーロー曲線から, IHC技術と同一の診断精度に達するためには, トレーニングに適度な患者数が必要であることが示唆された。

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