論文の概要: BioFusionNet: Deep Learning-Based Survival Risk Stratification in ER+ Breast Cancer Through Multifeature and Multimodal Data Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10717v2
- Date: Mon, 3 Jun 2024 02:14:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 18:33:51.140639
- Title: BioFusionNet: Deep Learning-Based Survival Risk Stratification in ER+ Breast Cancer Through Multifeature and Multimodal Data Fusion
- Title（参考訳）: BioFusionNet:多機能・多モードデータ融合によるER+乳癌の深層学習による生存リスク階層化
- Authors: Raktim Kumar Mondol, Ewan K. A. Millar, Arcot Sowmya, Erik Meijering,
- Abstract要約: 画像から得られる特徴を遺伝的・臨床的データと融合して全体像を得る深層学習フレームワークであるBioFusionNetを提案する。
本モデルでは, 平均一致率0.77, 曲線0.84の時間依存領域を達成し, 最先端の手法より優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.83901927767791
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Breast cancer is a significant health concern affecting millions of women worldwide. Accurate survival risk stratification plays a crucial role in guiding personalised treatment decisions and improving patient outcomes. Here we present BioFusionNet, a deep learning framework that fuses image-derived features with genetic and clinical data to obtain a holistic profile and achieve survival risk stratification of ER+ breast cancer patients. We employ multiple self-supervised feature extractors (DINO and MoCoV3) pretrained on histopathological patches to capture detailed image features. These features are then fused by a variational autoencoder and fed to a self-attention network generating patient-level features. A co-dual-cross-attention mechanism combines the histopathological features with genetic data, enabling the model to capture the interplay between them. Additionally, clinical data is incorporated using a feed-forward network, further enhancing predictive performance and achieving comprehensive multimodal feature integration. Furthermore, we introduce a weighted Cox loss function, specifically designed to handle imbalanced survival data, which is a common challenge. Our model achieves a mean concordance index of 0.77 and a time-dependent area under the curve of 0.84, outperforming state-of-the-art methods. It predicts risk (high versus low) with prognostic significance for overall survival in univariate analysis (HR=2.99, 95% CI: 1.88--4.78, p<0.005), and maintains independent significance in multivariate analysis incorporating standard clinicopathological variables (HR=2.91, 95\% CI: 1.80--4.68, p<0.005).
- Abstract（参考訳）: 乳がんは世界中で何百万人もの女性に影響を及ぼす重要な健康上の問題である。
正確な生存リスク階層化は、パーソナライズされた治療決定を導き、患者の成果を改善する上で重要な役割を担っている。
ここでは,ER+乳癌患者の生存リスク階層化を実現するために,画像由来の特徴を遺伝子・臨床データと融合した深層学習フレームワークであるBioFusionNetを提案する。
我々は,病理組織学的パッチに予め訓練された複数の自己監督的特徴抽出器(DINO,MoCoV3)を用いて,詳細な画像特徴を捉える。
これらの機能は、変分オートエンコーダによって融合され、患者レベルの特徴を生成する自己注意ネットワークに送られる。
コダール・クロス・アテンションのメカニズムは、病理組織学的特徴と遺伝データを組み合わせることで、モデルがそれらの間の相互作用をキャプチャすることを可能にする。
さらに、フィードフォワードネットワークを用いて臨床データを取り込み、予測性能をさらに向上し、総合的なマルチモーダル機能統合を実現する。
さらに,不均衡な生存データを扱うために特別に設計された重み付きコックス損失関数を導入する。
本モデルでは, 平均一致率0.77, 曲線0.84の時間依存領域を達成し, 最先端の手法より優れていた。
単変量解析(HR=2.99, 95% CI: 1.88--4.78, p<0.005)において、リスク(高い対低い)を予測し、標準臨床病理学的変数(HR=2.91, 95\% CI: 1.80--4.68, p<0.005)を取り入れた多変量解析において独立した重要性を維持する。
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