論文の概要: RACR-MIL: Rank-aware contextual reasoning for weakly supervised grading of squamous cell carcinoma using whole slide images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15618v2
• Date: Sat, 19 Jul 2025 21:50:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.593486
• Title: RACR-MIL: Rank-aware contextual reasoning for weakly supervised grading of squamous cell carcinoma using whole slide images
• Title（参考訳）: RACR-MIL:全スライド画像を用いた扁平上皮癌の悪性度評価のためのランクアウェアコンテキスト推論
• Authors: Anirudh Choudhary, Mosbah Aouad, Krishnakant Saboo, Angelina Hwang, Jacob Kechter, Blake Bordeaux, Puneet Bhullar, David DiCaudo, Steven Nelson, Nneka Comfere, Emma Johnson, Olayemi Sokumbi, Jason Sluzevich, Leah Swanson, Dennis Murphree, Aaron Mangold, Ravishankar Iyer,
• Abstract要約: 扁平上皮癌は最も一般的な癌亜型であり、発生頻度が増加し、がん関連死亡率に大きな影響を及ぼす。 複数の解剖学にまたがる堅牢な一般化を実現するために, RACR-MILを提案する。 本モデルでは,複数のSCCデータセットにまたがる最先端性能を達成し,3～9%のグレーディング精度,クラス不均衡に対するレジリエンス,最大16%の腫瘍局所化を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5190659258584331
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Squamous cell carcinoma (SCC) is the most common cancer subtype, with an increasing incidence and a significant impact on cancer-related mortality. SCC grading using whole slide images is inherently challenging due to the lack of a reliable protocol and substantial tissue heterogeneity. We propose RACR-MIL, the first weakly-supervised SCC grading approach achieving robust generalization across multiple anatomies (skin, head and neck, lung). RACR-MIL is an attention-based multiple-instance learning framework that enhances grade-relevant contextual representation learning and addresses tumor heterogeneity through two key innovations: (1) a hybrid WSI graph that captures both local tissue context and non-local phenotypical dependencies between tumor regions, and (2) a rank-ordering constraint in the attention mechanism that consistently prioritizes higher-grade tumor regions, aligning with pathologists diagnostic process. Our model achieves state-of-the-art performance across multiple SCC datasets, achieving 3-9% higher grading accuracy, resilience to class imbalance, and up to 16% improved tumor localization. In a pilot study, pathologists reported that RACR-MIL improved grading efficiency in 60% of cases, underscoring its potential as a clinically viable cancer diagnosis and grading assistant.
• Abstract（参考訳）: 扁平上皮癌(SCC)は最も一般的ながんサブタイプであり、発生頻度が増加し、がん関連死亡率に大きな影響を及ぼす。 スライド画像全体を用いたSCCグレーディングは、信頼性の高いプロトコルと実質的な組織不均一性の欠如により本質的に困難である。 我々は,複数の解剖群(皮膚,頭頸部,肺)にまたがる堅牢な一般化を実現する,最初の弱制御SCCグレーディングアプローチであるRACR-MILを提案する。 RACR-MILは,腫瘍領域間の局所組織コンテキストと非局所的表現型依存関係を捕捉するハイブリッドWSIグラフと,高次腫瘍領域を常に優先する注意機構におけるランク順の制約を,病理医の診断プロセスと整合させて,次級関連文脈表現学習を強化し,腫瘍の不均一性に対処する,注意ベースのマルチインスタンス学習フレームワークである。 本モデルでは,複数のSCCデータセットにまたがる最先端性能を達成し,3～9%のグレーディング精度,クラス不均衡に対するレジリエンス,最大16%の腫瘍局所化を実現した。 臨床試験では、RACR-MILは60%の症例でグレーティング効率を改善し、臨床的に有効ながん診断およびグレーディングアシスタントとしての可能性を示していると報告された。

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