Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Clinical Benchmark of Public Self-Supervised Pathology Foundation Models

論文の概要: A Clinical Benchmark of Public Self-Supervised Pathology Foundation Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06508v3
Date: Thu, 11 Jul 2024 16:16:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-12 12:07:17.723127
Title: A Clinical Benchmark of Public Self-Supervised Pathology Foundation Models
Title（参考訳）: 自己監督型病理基盤モデルの臨床ベンチマーク
Authors: Gabriele Campanella, Shengjia Chen, Ruchika Verma, Jennifer Zeng, Aryeh Stock, Matt Croken, Brandon Veremis, Abdulkadir Elmas, Kuan-lin Huang, Ricky Kwan, Jane Houldsworth, Adam J. Schoenfeld, Chad Vanderbilt,
Abstract要約: 本研究は, がん診断を含む臨床関連エンドポイントと, 2つの医療センターからの標準病院手術中に発生する各種バイオマーカーとを関連づけた臨床スライドを含む病理データセットの収集について述べる。これらのデータセットを利用して、公共病理基盤モデルの性能を体系的に評価し、新しい基礎モデルをトレーニングし、適切な事前学習モデルを選択するためのベストプラクティスに関する洞察を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.124312824026935
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The use of self-supervised learning (SSL) to train pathology foundation models has increased substantially in the past few years. Notably, several models trained on large quantities of clinical data have been made publicly available in recent months. This will significantly enhance scientific research in computational pathology and help bridge the gap between research and clinical deployment. With the increase in availability of public foundation models of different sizes, trained using different algorithms on different datasets, it becomes important to establish a benchmark to compare the performance of such models on a variety of clinically relevant tasks spanning multiple organs and diseases. In this work, we present a collection of pathology datasets comprising clinical slides associated with clinically relevant endpoints including cancer diagnoses and a variety of biomarkers generated during standard hospital operation from two medical centers. We leverage these datasets to systematically assess the performance of public pathology foundation models and provide insights into best practices for training new foundation models and selecting appropriate pretrained models.
Abstract（参考訳）: 病理基礎モデルのトレーニングにおける自己教師あり学習(SSL)の利用は,ここ数年で著しく増加している。特に、大量の臨床データに基づいて訓練されたいくつかのモデルが、ここ数ヶ月で一般公開されている。これにより、計算病理学の科学的研究が大幅に強化され、研究と臨床展開のギャップを埋める助けとなる。異なるサイズの公立基礎モデルの可用性が向上し、異なるデータセット上で異なるアルゴリズムを用いて訓練されるようになると、複数の臓器や疾患にまたがる様々な臨床関連タスクにおいて、それらのモデルの性能を比較するためのベンチマークを確立することが重要となる。本研究は、がん診断を含む臨床関連エンドポイントに関連する臨床スライドと、2つの医療センターから標準的な病院手術中に発生する各種バイオマーカーからなる病理データセットの収集について述べる。これらのデータセットを利用して、公共病理基盤モデルの性能を体系的に評価し、新しい基礎モデルをトレーニングし、適切な事前学習モデルを選択するためのベストプラクティスに関する洞察を提供する。

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