論文の概要: CIMIL-CRC: a clinically-informed multiple instance learning framework for patient-level colorectal cancer molecular subtypes classification from H\&E stained images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16131v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 07:55:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:06.721186
• Title: CIMIL-CRC: a clinically-informed multiple instance learning framework for patient-level colorectal cancer molecular subtypes classification from H\&E stained images
• Title（参考訳）: CIMIL-CRC : H&E染色画像からの大腸癌分子サブタイプ分類のための臨床応用多段階学習フレームワーク
• Authors: Hadar Hezi, Matan Gelber, Alexander Balabanov, Yosef E. Maruvka, Moti Freiman,
• Abstract要約: CIMIL-CRCは、事前学習した特徴抽出モデルと主成分分析(PCA)を効率よく組み合わせ、全てのパッチから情報を集約することで、MSI/MSS MIL問題を解決するフレームワークである。 我々は,TCGA-CRC-DXコホートを用いたモデル開発のための5倍のクロスバリデーション実験装置を用いて,曲線下平均面積(AUC)を用いてCIMIL-CRC法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.771819949806655
• License:
• Abstract: Treatment approaches for colorectal cancer (CRC) are highly dependent on the molecular subtype, as immunotherapy has shown efficacy in cases with microsatellite instability (MSI) but is ineffective for the microsatellite stable (MSS) subtype. There is promising potential in utilizing deep neural networks (DNNs) to automate the differentiation of CRC subtypes by analyzing Hematoxylin and Eosin (H\&E) stained whole-slide images (WSIs). Due to the extensive size of WSIs, Multiple Instance Learning (MIL) techniques are typically explored. However, existing MIL methods focus on identifying the most representative image patches for classification, which may result in the loss of critical information. Additionally, these methods often overlook clinically relevant information, like the tendency for MSI class tumors to predominantly occur on the proximal (right side) colon. We introduce `CIMIL-CRC', a DNN framework that: 1) solves the MSI/MSS MIL problem by efficiently combining a pre-trained feature extraction model with principal component analysis (PCA) to aggregate information from all patches, and 2) integrates clinical priors, particularly the tumor location within the colon, into the model to enhance patient-level classification accuracy. We assessed our CIMIL-CRC method using the average area under the curve (AUC) from a 5-fold cross-validation experimental setup for model development on the TCGA-CRC-DX cohort, contrasting it with a baseline patch-level classification, MIL-only approach, and Clinically-informed patch-level classification approach. Our CIMIL-CRC outperformed all methods (AUROC: $0.92\pm0.002$ (95\% CI 0.91-0.92), vs. $0.79\pm0.02$ (95\% CI 0.76-0.82), $0.86\pm0.01$ (95\% CI 0.85-0.88), and $0.87\pm0.01$ (95\% CI 0.86-0.88), respectively). The improvement was statistically significant.
• Abstract（参考訳）: マイクロサテライト不安定症 (MSI) では免疫療法が有効であるが, マイクロサテライト安定症 (MSS) では無効である。 ディープニューラルネットワーク(DNN)を利用して、ヘマトキシリンとエオシン(H\&E)染色スライディング画像(WSI)を分析してCRCサブタイプの分化を自動化することは有望である。 WSIsの規模が広いため、MIL(Multiple Instance Learning)技術は一般的に探索される。 しかし、既存のMIL法では、分類のための最も代表的な画像パッチの識別に重点を置いているため、重要な情報が失われる可能性がある。 さらに、MSIクラス腫瘍が近位(右側)結腸で主に発生する傾向など、臨床的に関係のある情報を見落としることも多い。 DNNフレームワークである 'CIMIL-CRC' を紹介します。 1) 事前学習した特徴抽出モデルと主成分分析(PCA)を効率よく組み合わせ、全てのパッチから情報を集約することでMSI/MSS MIL問題を解決する。 2) 患者レベルの分類精度を高めるため, 臨床先行, 特に大腸内腫瘍位置をモデルに組み込んだ。 我々は,TCGA-CRC-DXコホートにおけるモデル開発のための5倍のクロスバリデーション実験装置を用いて,曲線下平均面積(AUC)を用いてCIMIL-CRC法を評価し,ベースラインパッチレベル分類,MILのみアプローチ,臨床インフォームパッチレベル分類アプローチと対比した。 私たちのCIMIL-CRCは、すべてのメソッド(AUROC: $0.92\pm0.002$ (95\% CI 0.91-0.92)、 vs. $0.79\pm0.02$ (95\% CI 0.76-0.82)、$0.86\pm0.01$ (95\% CI 0.85-0.88)、$0.87\pm0.01$ (95\% CI 0.86-0.88))を上回りました。 改善は統計的に有意であった。

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