Fugu-MT 論文翻訳(概要): MM-SurvNet: Deep Learning-Based Survival Risk Stratification in Breast Cancer Through Multimodal Data Fusion

論文の概要: MM-SurvNet: Deep Learning-Based Survival Risk Stratification in Breast Cancer Through Multimodal Data Fusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11788v1
Date: Mon, 19 Feb 2024 02:31:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-20 18:40:07.905625
Title: MM-SurvNet: Deep Learning-Based Survival Risk Stratification in Breast Cancer Through Multimodal Data Fusion
Title（参考訳）: MM-SurvNet:マルチモーダルデータ融合による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: 乳がん生存リスク階層化のための新しい深層学習手法を提案する。画像特徴抽出には視覚変換器、特にMaxViTモデルを使用し、患者レベルでの複雑な画像関係のキャプチャには自己注意を用いる。二重クロスアテンション機構はこれらの特徴を遺伝データと融合させ、臨床データを最終層に組み込んで予測精度を高める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.395418853966266
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Survival risk stratification is an important step in clinical decision making for breast cancer management. We propose a novel deep learning approach for this purpose by integrating histopathological imaging, genetic and clinical data. It employs vision transformers, specifically the MaxViT model, for image feature extraction, and self-attention to capture intricate image relationships at the patient level. A dual cross-attention mechanism fuses these features with genetic data, while clinical data is incorporated at the final layer to enhance predictive accuracy. Experiments on the public TCGA-BRCA dataset show that our model, trained using the negative log likelihood loss function, can achieve superior performance with a mean C-index of 0.64, surpassing existing methods. This advancement facilitates tailored treatment strategies, potentially leading to improved patient outcomes.
Abstract（参考訳）: 生存リスク層化は乳がん治療の臨床的決定における重要なステップである。本研究では, 病理画像, 遺伝子, 臨床データを統合した新しい深層学習手法を提案する。画像の特徴抽出には視覚変換器、特にMaxViTモデルを使用し、患者レベルで複雑な画像関係を捉えている。二重クロスアテンション機構はこれらの特徴を遺伝データと融合させ、臨床データを最終層に組み込んで予測精度を高める。一般のTCGA-BRCAデータセットを用いた実験により, 負のログ可能性損失関数を用いてトレーニングしたモデルでは, 既存の手法を上回り, 平均Cインデックス0。この進歩は治療戦略を調整し、患者の予後を改善する可能性がある。

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