論文の概要: RudolfV: A Foundation Model by Pathologists for Pathologists
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04079v4
- Date: Tue, 11 Jun 2024 17:46:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 00:39:03.529882
- Title: RudolfV: A Foundation Model by Pathologists for Pathologists
- Title（参考訳）: RudolfV:病理学者のための基礎モデル
- Authors: Jonas Dippel, Barbara Feulner, Tobias Winterhoff, Timo Milbich, Stephan Tietz, Simon Schallenberg, Gabriel Dernbach, Andreas Kunft, Simon Heinke, Marie-Lisa Eich, Julika Ribbat-Idel, Rosemarie Krupar, Philipp Anders, Niklas Prenißl, Philipp Jurmeister, David Horst, Lukas Ruff, Klaus-Robert Müller, Frederick Klauschen, Maximilian Alber,
- Abstract要約: 計算病理学の基礎モデルを設計するための新しいアプローチを提案する。
我々のモデル "RudolfV" は、様々なベンチマークで既存の最先端基盤モデルを上回っています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.17203220753175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence has started to transform histopathology impacting clinical diagnostics and biomedical research. However, while many computational pathology approaches have been proposed, most current AI models are limited with respect to generalization, application variety, and handling rare diseases. Recent efforts introduced self-supervised foundation models to address these challenges, yet existing approaches do not leverage pathologist knowledge by design. In this study, we present a novel approach to designing foundation models for computational pathology, incorporating pathologist expertise, semi-automated data curation, and a diverse dataset from over 15 laboratories, including 58 tissue types, and encompassing 129 different histochemical and immunohistochemical staining modalities. We demonstrate that our model "RudolfV" surpasses existing state-of-the-art foundation models across different benchmarks focused on tumor microenvironment profiling, biomarker evaluation, and reference case search while exhibiting favorable robustness properties. Our study shows how domain-specific knowledge can increase the efficiency and performance of pathology foundation models and enable novel application areas.
- Abstract（参考訳）: 人工知能は、臨床診断や生物医学の研究に影響を与える病理学を変革し始めている。
しかし、多くの計算病理学的アプローチが提案されているが、現在のAIモデルは、一般化、応用の多様性、希少疾患の扱いに関して制限されている。
近年の取り組みはこれらの課題に対処するために自己監督的基礎モデルを導入しているが、既存のアプローチでは設計による病理学的な知識を活用できない。
本研究では, 組織タイプ58種を含む15以上の実験室から, 病理学の専門知識, 半自動データキュレーション, および多種多様なデータセットを取り入れ, 組織化学的, 免疫組織化学的染色モードを129種類含む, 計算病理学の基礎モデルを設計するための新しいアプローチを提案する。
我々は,腫瘍のマイクロ環境プロファイリング,バイオマーカー評価,参照事例探索に重点を置くベンチマークにおいて,我々のモデル「RudolfV」が既存の最先端基盤モデルを上回っ,良好なロバスト性を示した。
本研究は、ドメイン固有の知識が、病理基盤モデルの効率性と性能を向上し、新しい応用領域を実現する方法を示す。
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