論文の概要: Predicting Ovarian Cancer Treatment Response in Histopathology using Hierarchical Vision Transformers and Multiple Instance Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12866v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 16:16:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 14:13:09.575018
• Title: Predicting Ovarian Cancer Treatment Response in Histopathology using Hierarchical Vision Transformers and Multiple Instance Learning
• Title（参考訳）: 階層型視覚変換器と複数症例学習を用いた病理組織における卵巣癌治療反応の予測
• Authors: Jack Breen, Katie Allen, Kieran Zucker, Geoff Hall, Nishant Ravikumar, Nicolas M. Orsi
• Abstract要約: 深層学習は、卵巣がん患者の治療が寛解に寄与するか、または疾患の進行を防ぐのに役立つかを予測するために用いられる。 提案手法では,階層型画像ピラミッド変換器 (HIPT) を用いて地域レベルの特徴を抽出し,特徴を集約し,スライド全体を分類するアテンションベースマルチインスタンス学習 (ABMIL) モデルを提案する。 卵巣癌WSIが治療反応を正確に予測できる情報を含んでいるかどうかはまだ明らかになっていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0661578265672094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For many patients, current ovarian cancer treatments offer limited clinical benefit. For some therapies, it is not possible to predict patients' responses, potentially exposing them to the adverse effects of treatment without any therapeutic benefit. As part of the automated prediction of treatment effectiveness in ovarian cancer using histopathological images (ATEC23) challenge, we evaluated the effectiveness of deep learning to predict whether a course of treatment including the antiangiogenic drug bevacizumab could contribute to remission or prevent disease progression for at least 6 months in a set of 282 histopathology whole slide images (WSIs) from 78 ovarian cancer patients. Our approach used a pretrained Hierarchical Image Pyramid Transformer (HIPT) to extract region-level features and an attention-based multiple instance learning (ABMIL) model to aggregate features and classify whole slides. The optimal HIPT-ABMIL model had an internal balanced accuracy of 60.2% +- 2.9% and an AUC of 0.646 +- 0.033. Histopathology-specific model pretraining was found to be beneficial to classification performance, though hierarchical transformers were not, with a ResNet feature extractor achieving similar performance. Due to the dataset being small and highly heterogeneous, performance was variable across 5-fold cross-validation folds, and there were some extreme differences between validation and test set performance within folds. The model did not generalise well to tissue microarrays, with accuracy worse than random chance. It is not yet clear whether ovarian cancer WSIs contain information that can be used to accurately predict treatment response, with further validation using larger, higher-quality datasets required.
• Abstract（参考訳）: 多くの患者にとって、現在の卵巣がん治療は限定的な臨床効果をもたらす。 一部の治療では、患者の反応を予測することはできず、治療上の利益なしに治療の副作用に曝される可能性がある。 病理組織学的画像(ATEC23)を用いた卵巣癌に対する治療効果の自動予測の一環として,78例の卵巣癌患者282例を対象に,抗血管新生薬ベヴァジズマブを含む治療コースが,少なくとも6カ月間,再発あるいは疾患進行の予防に寄与するか否かを,ディープラーニングの有効性を評価した。 提案手法では,階層型画像ピラミッド変換器 (HIPT) を用いて地域レベルの特徴を抽出し,特徴を集約し,スライド全体を分類するアテンションベースマルチインスタンス学習 (ABMIL) モデルを提案する。 最適HIPT-ABMILモデルは60.2%+-2.9%、AUCは0.646+-0.033である。 病理組織特異的モデルの事前訓練は分類性能に有益であることがわかったが、階層的トランスフォーマーは存在せず、resnet特徴抽出器も同様の性能を達成した。 データセットが小さく不均一であるため、パフォーマンスは5倍のクロスバリデーションフォールドで変化し、検証とテストセットのパフォーマンスには、フォールド内の極端な違いがあった。 このモデルは組織マイクロアレイにうまく一般化できず、ランダムな確率よりも精度が悪かった。 卵巣癌wsisが、治療反応を正確に予測するために使用できる情報を含んでいるかどうか、さらに大きな高品質なデータセットを使用して検証するかどうかはまだ不明である。

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