論文の概要: A Comprehensive Evaluation of Histopathology Foundation Models for Ovarian Cancer Subtype Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09990v2
• Date: Mon, 9 Sep 2024 16:59:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 02:31:55.500201
• Title: A Comprehensive Evaluation of Histopathology Foundation Models for Ovarian Cancer Subtype Classification
• Title（参考訳）: 卵巣癌亜型分類における病理組織学的基盤モデルの総合的評価
• Authors: Jack Breen, Katie Allen, Kieran Zucker, Lucy Godson, Nicolas M. Orsi, Nishant Ravikumar,
• Abstract要約: 病理組織学の基礎モデルは、多くのタスクにまたがる大きな約束を示している。 これまでで最も厳格な単一タスクによる病理組織学的基盤モデルの検証を報告した。 病理組織学的基盤モデルは卵巣がんの亜型化に明確な利益をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9499122087408571
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large pretrained transformers are increasingly being developed as generalised foundation models which can underpin powerful task-specific artificial intelligence models. Histopathology foundation models show great promise across many tasks, but analyses have typically been limited by arbitrary hyperparameters that were not tuned to the specific task. We report the most rigorous single-task validation of histopathology foundation models to date, specifically in ovarian cancer morphological subtyping. Attention-based multiple instance learning classifiers were compared using three ImageNet-pretrained feature extractors and fourteen histopathology foundation models. The training set consisted of 1864 whole slide images from 434 ovarian carcinoma cases at Leeds Teaching Hospitals NHS Trust. Five-class classification performance was evaluated through five-fold cross-validation, and these cross-validation models were ensembled for hold-out testing and external validation on the Transcanadian Study and OCEAN Challenge datasets. The best-performing model used the H-optimus-0 foundation model, with five-class balanced accuracies of 89%, 97%, and 74% in the test sets. Normalisations and augmentations aided the performance of the ImageNet-pretrained ResNets, but these were still outperformed by 13 of the 14 foundation models. Hyperparameter tuning the downstream classifiers improved performance by a median 1.9% balanced accuracy, with many improvements being statistically significant. Histopathology foundation models offer a clear benefit to ovarian cancer subtyping, improving classification performance to a degree where clinical utility is tangible, albeit with an increased computational burden. Such models could provide a second opinion to histopathologists diagnosing challenging cases and may improve the accuracy, objectivity, and efficiency of pathological diagnoses overall.
• Abstract（参考訳）: 大規模事前学習型トランスフォーマーは、強力なタスク固有の人工知能モデルを基盤とする一般化基盤モデルとして、ますます発展しつつある。 病理学の基礎モデルは、多くのタスクにおいて大きな可能性を示しているが、分析は通常、特定のタスクに調整されていない任意のハイパーパラメータによって制限されている。 これまでで最も厳密な単一タスクによる病理組織学的基盤モデルの検証,特に卵巣癌形態学的亜型化について報告した。 3つのImageNet事前学習特徴抽出器と14の病理組織学的基盤モデルを用いて,注意に基づく複数インスタンス学習分類器を比較した。 トレーニングセットはLeeds teaching Hospitals NHS Trustの卵巣癌434例の1864枚の全スライド画像で構成された。 5段階の分類性能を5倍のクロスバリデーションにより評価し,これらのクロスバリデーションモデルを用いて,トランスカナディアン・スタディとOCEANチャレンジデータセットのホールドアウトテストと外部検証を行った。 ベストパフォーマンスモデルはH-optimus-0ファンデーションモデルを使用しており、テストセットで89%、97%、74%のバランスの取れたアキュラティを5クラスに設定した。 正規化と拡張によりImageNetで事前訓練されたResNetのパフォーマンスが向上したが、14のファンデーションモデルのうち13よりも向上した。 下流分類器のハイパーパラメータチューニングにより、中央値1.9%のバランスの取れた精度が向上し、多くの改善が統計的に有意である。 病理組織学的基盤モデルは卵巣がんの亜型化に明らかな利益をもたらし、臨床効果が有意な程度に分類性能を向上するが、計算負担は増大する。 このようなモデルは、難しい症例を診断する病理学者に第2の意見を与え、総合的な病理診断の正確性、客観性、効率を改善する可能性がある。

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