論文の概要: Deep-learning-based clustering of OCT images for biomarker discovery in age-related macular degeneration (Pinnacle study report 4)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09549v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 13:48:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 08:49:26.579980
• Title: Deep-learning-based clustering of OCT images for biomarker discovery in age-related macular degeneration (Pinnacle study report 4)
• Title（参考訳）: 加齢黄斑変性におけるバイオマーカー発見のためのOCT画像の深層学習によるクラスタリング(分子研究報告4)
• Authors: Robbie Holland, Rebecca Kaye, Ahmed M. Hagag, Oliver Leingang, Thomas R. P. Taylor, Hrvoje Bogunović, Ursula Schmidt-Erfurth, Hendrik P. N. Scholl, Daniel Rueckert, Andrew J. Lotery, Sobha Sivaprasad, Martin J. Menten,
• Abstract要約: 加齢関連黄斑変性症(AMD)に対する深層学習に基づくバイオマーカーの提案について紹介する。 まず、自己教師付きコントラスト学習を用いてニューラルネットワークをトレーニングし、既知のAMDバイオマーカーと未知のAMDバイオマーカーの両方に関連する特徴を発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.932410831191909
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diseases are currently managed by grading systems, where patients are stratified by grading systems into stages that indicate patient risk and guide clinical management. However, these broad categories typically lack prognostic value, and proposals for new biomarkers are currently limited to anecdotal observations. In this work, we introduce a deep-learning-based biomarker proposal system for the purpose of accelerating biomarker discovery in age-related macular degeneration (AMD). It works by first training a neural network using self-supervised contrastive learning to discover, without any clinical annotations, features relating to both known and unknown AMD biomarkers present in 46,496 retinal optical coherence tomography (OCT) images. To interpret the discovered biomarkers, we partition the images into 30 subsets, termed clusters, that contain similar features. We then conduct two parallel 1.5-hour semi-structured interviews with two independent teams of retinal specialists that describe each cluster in clinical language. Overall, both teams independently identified clearly distinct characteristics in 27 of 30 clusters, of which 23 were related to AMD. Seven were recognised as known biomarkers already used in established grading systems and 16 depicted biomarker combinations or subtypes that are either not yet used in grading systems, were only recently proposed, or were unknown. Clusters separated incomplete from complete retinal atrophy, intraretinal from subretinal fluid and thick from thin choroids, and in simulation outperformed clinically-used grading systems in prognostic value. Overall, contrastive learning enabled the automatic proposal of AMD biomarkers that go beyond the set used by clinically established grading systems. Ultimately, we envision that equipping clinicians with discovery-oriented deep-learning tools can accelerate discovery of novel prognostic biomarkers.
• Abstract（参考訳）: 現在、疾患はグレードシステムによって管理されており、患者はグレードシステムによって患者のリスクを示し、臨床管理を指導する段階に分類される。 しかし、これらの広いカテゴリーは一般的に予後に価値がなく、新しいバイオマーカーの提案は、現在、逸話的な観察に限られている。 本研究では, 加齢関連黄斑変性症(AMD)におけるバイオマーカー発見の促進を目的とした, 深層学習に基づくバイオマーカー提案システムを提案する。 まず、自己教師付きコントラスト学習を用いてニューラルネットワークをトレーニングし、臨床アノテーションなしで、46,496個の網膜光コヒーレンス断層撮影(OCT)画像に存在する既知のAMDバイオマーカーと未知のAMDバイオマーカーの両方に関連する特徴を発見する。 検出されたバイオマーカーを解釈するために、画像は類似した特徴を含む30のサブセット、いわゆるクラスタに分割する。 次に、臨床言語における各クラスタを記述した2つの独立した網膜スペシャリストチームと、1.5時間半構造化された2つの同時インタビューを行った。 全体として、両チームはそれぞれ、30クラスタ中27クラスタで明確な特徴を特定しており、そのうち23クラスタはAMDに関連している。 確立されたグレーティングシステムですでに使用されている既知のバイオマーカーとして7つが認識され、16の描写されたバイオマーカーの組み合わせまたはサブタイプがまだグレーティングシステムで使われていないか、最近提案されたか、不明であった。 クラスタは完全網膜萎縮症,網膜下液から網膜内液から分離し,薄い脈絡膜から厚みを分離した。 全体として、対照的な学習は、臨床に確立されたグレーティングシステムで使用されるセットを超えるAMDバイオマーカーの自動提案を可能にした。 最終的に、臨床医に発見指向のディープラーニングツールを装着することで、新しい予後バイオマーカーの発見を加速できると期待する。

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