論文の概要: LymphoML: An interpretable artificial intelligence-based method
identifies morphologic features that correlate with lymphoma subtype
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09574v1
- Date: Thu, 16 Nov 2023 05:17:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 16:24:31.470051
- Title: LymphoML: An interpretable artificial intelligence-based method
identifies morphologic features that correlate with lymphoma subtype
- Title（参考訳）: LymphoML:リンパ腫の亜型と相関する形態学的特徴を解釈可能な人工知能に基づく同定法
- Authors: Vivek Shankar, Xiaoli Yang, Vrishab Krishna, Brent Tan, Oscar Silva,
Rebecca Rojansky, Andrew Ng, Fabiola Valvert, Edward Briercheck, David
Weinstock, Yasodha Natkunam, Sebastian Fernandez-Pol, Pranav Rajpurkar
- Abstract要約: LymphoMLは,リンパ腫のサブタイプと相関する形態的特徴を識別する,解釈可能な機械学習手法である。
本手法では,H&E-stained tissue microarray core, segment nuclear and cells, compute features including morphology, texture and architecture, and train gradient-boosted model to make diagnosis prediction。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.144172405010392
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The accurate classification of lymphoma subtypes using hematoxylin and eosin
(H&E)-stained tissue is complicated by the wide range of morphological features
these cancers can exhibit. We present LymphoML - an interpretable machine
learning method that identifies morphologic features that correlate with
lymphoma subtypes. Our method applies steps to process H&E-stained tissue
microarray cores, segment nuclei and cells, compute features encompassing
morphology, texture, and architecture, and train gradient-boosted models to
make diagnostic predictions. LymphoML's interpretable models, developed on a
limited volume of H&E-stained tissue, achieve non-inferior diagnostic accuracy
to pathologists using whole-slide images and outperform black box deep-learning
on a dataset of 670 cases from Guatemala spanning 8 lymphoma subtypes. Using
SHapley Additive exPlanation (SHAP) analysis, we assess the impact of each
feature on model prediction and find that nuclear shape features are most
discriminative for DLBCL (F1-score: 78.7%) and classical Hodgkin lymphoma
(F1-score: 74.5%). Finally, we provide the first demonstration that a model
combining features from H&E-stained tissue with features from a standardized
panel of 6 immunostains results in a similar diagnostic accuracy (85.3%) to a
46-stain panel (86.1%).
- Abstract（参考訳）: ヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染色組織を用いたリンパ腫サブタイプの正確な分類は、これらのがんが示す様々な形態学的特徴によって複雑である。
LymphoMLは,リンパ腫のサブタイプと相関する形態的特徴を識別する,解釈可能な機械学習手法である。
本手法は,h&e染色組織マイクロアレイコア,セグメント核および細胞を処理し,形態,テクスチャおよびアーキテクチャを包含する特徴を計算し,勾配強調モデルを訓練して診断予測を行う。
LymphoMLの解釈可能なモデルは、限られた量のH&E染色組織に基づいて開発され、グアテマラから8種類のリンパ腫の亜型にまたがる670件のデータセットで、全スライディング画像とブラックボックスの深層学習を用いて、病理医に非臨床診断精度を実現する。
shapley additive description (shap) 分析を用いて,各特徴のモデル予測への影響を評価し,dlbcl (f1-score: 78.7%) と古典的ホジキンリンパ腫 (f1-score: 74.5%) の核形態特徴を識別する。
最後に,H&E陽性組織の特徴と6つの免疫染色の標準化パネルの特徴を組み合わせたモデルが,同様の診断精度(85.3%)から46染色パネル(86.1%)に至ることを初めて示す。
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