論文の概要: Enhancing predictive imaging biomarker discovery through treatment effect analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02534v2
- Date: Mon, 09 Dec 2024 15:58:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:51:40.810914
- Title: Enhancing predictive imaging biomarker discovery through treatment effect analysis
- Title（参考訳）: 治療効果分析による予測画像バイオマーカーの発見の促進
- Authors: Shuhan Xiao, Lukas Klein, Jens Petersen, Philipp Vollmuth, Paul F. Jaeger, Klaus H. Maier-Hein,
- Abstract要約: 本研究は,前処理画像を利用した予測画像バイオマーカー,特定の画像特徴の発見に焦点を当てた。
作業集約的なアプローチは手作りの特徴に頼ってバイアスを起こしやすいのとは違い,画像から直接予測的特徴を学習する新たな課題が提示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8300022117286523
- License:
- Abstract: Identifying predictive covariates, which forecast individual treatment effectiveness, is crucial for decision-making across different disciplines such as personalized medicine. These covariates, referred to as biomarkers, are extracted from pre-treatment data, often within randomized controlled trials, and should be distinguished from prognostic biomarkers, which are independent of treatment assignment. Our study focuses on discovering predictive imaging biomarkers, specific image features, by leveraging pre-treatment images to uncover new causal relationships. Unlike labor-intensive approaches relying on handcrafted features prone to bias, we present a novel task of directly learning predictive features from images. We propose an evaluation protocol to assess a model's ability to identify predictive imaging biomarkers and differentiate them from purely prognostic ones by employing statistical testing and a comprehensive analysis of image feature attribution. We explore the suitability of deep learning models originally developed for estimating the conditional average treatment effect (CATE) for this task, which have been assessed primarily for their precision of CATE estimation while overlooking the evaluation of imaging biomarker discovery. Our proof-of-concept analysis demonstrates the feasibility and potential of our approach in discovering and validating predictive imaging biomarkers from synthetic outcomes and real-world image datasets. Our code is available at \url{https://github.com/MIC-DKFZ/predictive_image_biomarker_analysis}.
- Abstract（参考訳）: 個別の治療効果を予測する予測共変体を同定することは、パーソナライズドメディカルなどの様々な分野における意思決定に不可欠である。
バイオマーカーと呼ばれるこれらの共変体は、前処理データから抽出され、多くの場合ランダム化比較試験で抽出され、治療課題に依存しない予後のバイオマーカーと区別されるべきである。
本研究は,新しい因果関係を明らかにするために前処理画像を活用することにより,予測画像バイオマーカー,特定の画像特徴の発見に焦点を当てた。
作業集約的なアプローチは手作りの特徴に頼ってバイアスを起こしやすいのとは違い,画像から直接予測的特徴を学習する新たな課題が提示される。
本稿では, 画像特徴属性の総合的解析と統計的検査を用いて, 予測画像バイオマーカーの同定能力の評価と, 純粋に予測できないものとの区別を行うための評価プロトコルを提案する。
本稿では,この課題に対する条件平均処理効果(CATE)を推定するために開発された深層学習モデルの適合性について検討する。
概念実証分析は,合成結果と実世界の画像データセットから予測画像バイオマーカーを発見し,検証するためのアプローチの有効性と可能性を実証する。
我々のコードは \url{https://github.com/MIC-DKFZ/predictive_image_biomarker_analysis} で利用可能です。
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