論文の概要: Virchow: A Million-Slide Digital Pathology Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07778v2
• Date: Fri, 15 Sep 2023 12:32:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 11:29:26.150115
• Title: Virchow: A Million-Slide Digital Pathology Foundation Model
• Title（参考訳）: Virchow:100万ドルのデジタル病理モデル
• Authors: Eugene Vorontsov, Alican Bozkurt, Adam Casson, George Shaikovski, Michal Zelechowski, Siqi Liu, Philippe Mathieu, Alexander van Eck, Donghun Lee, Julian Viret, Eric Robert, Yi Kan Wang, Jeremy D. Kunz, Matthew C. H. Lee, Jan Bernhard, Ran A. Godrich, Gerard Oakley, Ewan Millar, Matthew Hanna, Juan Retamero, William A. Moye, Razik Yousfi, Christopher Kanan, David Klimstra, Brandon Rothrock, Thomas J. Fuchs
• Abstract要約: Virchowは、計算病理のための6億2200万のパラメータディープニューラルネットワーク基盤モデルである。 150万個のヘマトキシリンとエオシンで、様々な組織群のスライド画像全体を染色する。 膵管タイル分類では93%の精度でAUCが0.983であり,大腸微小衛星不安定状態予測では0.983である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.64745085329718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Computational pathology uses artificial intelligence to enable precision medicine and decision support systems through the analysis of whole slide images. It has the potential to revolutionize the diagnosis and treatment of cancer. However, a major challenge to this objective is that for many specific computational pathology tasks the amount of data is inadequate for development. To address this challenge, we created Virchow, a 632 million parameter deep neural network foundation model for computational pathology. Using self-supervised learning, Virchow is trained on 1.5 million hematoxylin and eosin stained whole slide images from diverse tissue groups, which is orders of magnitude more data than previous works. When evaluated on downstream tasks including tile-level pan-cancer detection and subtyping and slide-level biomarker prediction, Virchow outperforms state-of-the-art systems both on internal datasets drawn from the same population as the pretraining data as well as external public datasets. Virchow achieves 93% balanced accuracy for pancancer tile classification, and AUCs of 0.983 for colon microsatellite instability status prediction and 0.967 for breast CDH1 status prediction. The gains in performance highlight the importance of pretraining on massive pathology image datasets, suggesting pretraining on even larger datasets could continue improving performance for many high-impact applications where limited amounts of training data are available, such as drug outcome prediction.
• Abstract（参考訳）: 計算病理学は人工知能を使用して、スライド画像全体の分析を通じて精密医療と意思決定支援システムを可能にする。 がんの診断と治療に革命をもたらす可能性がある。 しかし、この目的に対する大きな課題は、多くの特定の計算病理タスクにおいて、データの量は開発に不十分であることである。 この課題に対処するため、計算病理学のための6億2200万のパラメータディープニューラルネットワーク基盤モデルであるVirchowを開発した。 virchowは自己教師付き学習を用いて150万ヘマトキシリンとエオシンを訓練し、様々な組織群からスライド画像全体を染色した。 タイルレベルのパンカンサー検出やサブタイピング、スライドレベルのバイオマーカー予測などの下流タスクで評価されると、Virchowは、トレーニング済みデータと同じ人口から引き出された内部データセットと、外部の公開データセットの両方で、最先端のシステムよりも優れている。 Virchowは膵管タイル分類では93%の精度で,大腸微小静脈不安定症では0.983,乳癌では0.967であった。 パフォーマンスの向上は、大量の病理画像データセットの事前トレーニングの重要性を強調しており、さらに大きなデータセットの事前トレーニングは、薬物結果予測などの限られたトレーニングデータが利用できる多くの高インパクトアプリケーションの性能向上を継続する可能性があることを示唆している。

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