論文の概要: Vision Transformer-Based Deep Learning for Histologic Classification of Endometrial Cancer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08479v2
- Date: Wed, 27 Mar 2024 15:38:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 22:23:24.230341
- Title: Vision Transformer-Based Deep Learning for Histologic Classification of Endometrial Cancer
- Title（参考訳）: 子宮内膜癌の組織学的分類のためのビジョントランスフォーマーを用いた深層学習
- Authors: Manu Goyal, Laura J. Tafe, James X. Feng, Kristen E. Muller, Liesbeth Hondelink, Jessica L. Bentz, Saeed Hassanpour,
- Abstract要約: 子宮内膜癌(英: Endometrial cancer)は、アメリカ合衆国の女性で4番目に多いがんであり、この疾患を発症するリスクは約2.8%である。
本研究では,畳み込みニューラルネットワークを用いて組織学的特徴を抽出し,その視覚的特徴に基づいてスライドを高次・低次に分類するEndoNetを紹介する。
このモデルは、ダートマス・ヘルスにおける子宮内膜癌に対する929のデジタル化ヘマトキシリンとエオシン染色による全スライディング画像に基づいて訓練された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7228984887091693
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Endometrial cancer, the fourth most common cancer in females in the United States, with the lifetime risk for developing this disease is approximately 2.8% in women. Precise histologic evaluation and molecular classification of endometrial cancer is important for effective patient management and determining the best treatment modalities. This study introduces EndoNet, which uses convolutional neural networks for extracting histologic features and a vision transformer for aggregating these features and classifying slides based on their visual characteristics into high- and low- grade. The model was trained on 929 digitized hematoxylin and eosin-stained whole-slide images of endometrial cancer from hysterectomy cases at Dartmouth-Health. It classifies these slides into low-grade (Endometroid Grades 1 and 2) and high-grade (endometroid carcinoma FIGO grade 3, uterine serous carcinoma, carcinosarcoma) categories. EndoNet was evaluated on an internal test set of 110 patients and an external test set of 100 patients from the public TCGA database. The model achieved a weighted average F1-score of 0.91 (95% CI: 0.86-0.95) and an AUC of 0.95 (95% CI: 0.89-0.99) on the internal test, and 0.86 (95% CI: 0.80-0.94) for F1-score and 0.86 (95% CI: 0.75-0.93) for AUC on the external test. Pending further validation, EndoNet has the potential to support pathologists without the need of manual annotations in classifying the grades of gynecologic pathology tumors.
- Abstract（参考訳）: 子宮内膜癌(英: Endometrial cancer)は、アメリカ合衆国の女性で4番目に多いがんであり、この疾患を発症するリスクは約2.8%である。
子宮内膜癌の正確な組織学的評価と分子分類は,効果的な患者管理と治療方法の決定に重要である。
本研究では,畳み込みニューラルネットワークを用いて組織学的特徴を抽出するEndoNetと,それらの特徴を集約し,その視覚的特徴からハイグレードとローグレードに分類する視覚変換器を紹介する。
このモデルは、ダートマス・ヘルスにおける子宮内膜癌に対する929のデジタル化ヘマトキシリンとエオシン染色による全スライディング画像に基づいて訓練された。
これらのスライドは,低等級(Endometroid Grades 1, 2),高等級(Endometroid carcinoma FIGO grade 3, 子宮体節癌, 癌肉腫)に分類される。
内耳検査は110例, 内耳検査は100例, 内耳検査は100例, 内耳検査は100例であった。
このモデルは、内部試験で平均F1スコアが0.91(95% CI: 0.86-0.95)、AUCが0.95(95% CI: 0.89-0.99)、F1スコアが0.86(95% CI: 0.80-0.94)、外部試験が0.86(95% CI: 0.75-0.93)であった。
さらなる検証を控えて、EndoNetは、婦人科腫瘍のグレードを分類する手動アノテーションを必要とせずに、病理医を支援する可能性がある。
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