論文の概要: Comprehensive Multimodal Deep Learning Survival Prediction Enabled by a Transformer Architecture: A Multicenter Study in Glioblastoma

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12963v1
• Date: Tue, 21 May 2024 17:44:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-22 12:30:44.651034
• Title: Comprehensive Multimodal Deep Learning Survival Prediction Enabled by a Transformer Architecture: A Multicenter Study in Glioblastoma
• Title（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャによる総合的マルチモーダルディープラーニング生存予測:グリオ芽腫における多施設研究
• Abstract要約: 本研究は,変圧器を用いた深層学習モデルにMR画像,臨床および分子病理学的データを統合することにより,グリオーマの生存率予測を改善することを目的とする。 このモデルは、自己教師付き学習技術を用いて、高次元MRI入力を効果的に符号化し、クロスアテンションを用いた非画像データと統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.578027879885667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: This research aims to improve glioblastoma survival prediction by integrating MR images, clinical and molecular-pathologic data in a transformer-based deep learning model, addressing data heterogeneity and performance generalizability. Method: We propose and evaluate a transformer-based non-linear and non-proportional survival prediction model. The model employs self-supervised learning techniques to effectively encode the high-dimensional MRI input for integration with non-imaging data using cross-attention. To demonstrate model generalizability, the model is assessed with the time-dependent concordance index (Cdt) in two training setups using three independent public test sets: UPenn-GBM, UCSF-PDGM, and RHUH-GBM, each comprising 378, 366, and 36 cases, respectively. Results: The proposed transformer model achieved promising performance for imaging as well as non-imaging data, effectively integrating both modalities for enhanced performance (UPenn-GBM test-set, imaging Cdt 0.645, multimodal Cdt 0.707) while outperforming state-of-the-art late-fusion 3D-CNN-based models. Consistent performance was observed across the three independent multicenter test sets with Cdt values of 0.707 (UPenn-GBM, internal test set), 0.672 (UCSF-PDGM, first external test set) and 0.618 (RHUH-GBM, second external test set). The model achieved significant discrimination between patients with favorable and unfavorable survival for all three datasets (logrank p 1.9\times{10}^{-8}, 9.7\times{10}^{-3}, and 1.2\times{10}^{-2}). Conclusions: The proposed transformer-based survival prediction model integrates complementary information from diverse input modalities, contributing to improved glioblastoma survival prediction compared to state-of-the-art methods. Consistent performance was observed across institutions supporting model generalizability.
• Abstract（参考訳）: 背景: 本研究は, 変圧器を用いた深層学習モデルにおいて, MR画像, 臨床および分子病理学的データを統合することにより, グリオブラスト腫の生存率予測を改善することを目的としている。 方法: 変圧器を用いた非線形および非局所生存予測モデルの提案と評価を行う。 このモデルは、自己教師付き学習技術を用いて、高次元MRI入力を効果的に符号化し、クロスアテンションを用いた非画像データと統合する。 モデル一般化性を示すために, UPenn-GBM, UCSF-PDGM, RHUH-GBMの3つの独立した公開テストセットを用いて, それぞれ378, 366, 36のケースからなる時間依存コンコータンス指数(Cdt)を用いて, モデルの評価を行った。 結果: 提案したトランスフォーマーモデルは, 撮像および非撮像データに対して有望な性能を達成し, 性能向上のための両モード(UPenn-GBMテストセット, Cdt 0.645, Multimodal Cdt 0.707)を効果的に統合し, 最先端の3D-CNNモデルより優れていた。 Cdt値が0.707(UPenn-GBM、内部テストセット)、0.672(UCSF-PDGM、第1外部テストセット)、0.618(RHUH-GBM、第2外部テストセット)の3つの独立したマルチセンターテストセットに一貫性が認められた。 このモデルは、3つのデータセット(logrank p 1.9\times{10}^{-8}, 9.7\times{10}^{-3}, 1.2\times{10}^{-2})に対して、好ましくない生存率と好ましくない生存率の差を顕著に示した。 結論: トランスフォーマーを用いた生存予測モデルでは, 多様な入力モダリティからの補完情報を統合し, 最先端の方法と比較して, グリオブラスト腫生存予測の改善に寄与する。 モデル一般化性を支持する機関間で連続的な性能が観察された。

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