論文の概要: Towards Non-invasive and Personalized Management of Breast Cancer Patients from Multiparametric MRI via A Large Mixture-of-Modality-Experts Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12606v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 05:04:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-01 17:12:14.460876
• Title: Towards Non-invasive and Personalized Management of Breast Cancer Patients from Multiparametric MRI via A Large Mixture-of-Modality-Experts Model
• Title（参考訳）: マルチパラメトリックMRIによる乳癌患者の非侵襲的・パーソナライズドマネージメントに向けて
• Authors: Luyang Luo, Mingxiang Wu, Mei Li, Yi Xin, Qiong Wang, Varut Vardhanabhuti, Winnie CW Chu, Zhenhui Li, Juan Zhou, Pranav Rajpurkar, Hao Chen,
• Abstract要約: 本稿では,マルチパラメトリックMRI情報を統一構造内に組み込んだMOMEについて報告する。 MOMEは乳癌の正確かつ堅牢な同定を証明した。 BI-RADS 4患者の生検の必要性を7.3%減らし、AUROC0.709で3重陰性乳癌を分類し、AUROC0.694でネオアジュバント化学療法に対する病理学的完全反応を予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.252851972152957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Breast magnetic resonance imaging (MRI) is the imaging technique with the highest sensitivity for detecting breast cancer and is routinely used for women at high risk. Despite the comprehensive multiparametric protocol of breast MRI, existing artificial intelligence-based studies predominantly rely on single sequences and have limited validation. Here we report a large mixture-of-modality-experts model (MOME) that integrates multiparametric MRI information within a unified structure, offering a noninvasive method for personalized breast cancer management. We have curated the largest multiparametric breast MRI dataset, involving 5,205 patients from three hospitals in the north, southeast, and southwest of China, for the development and extensive evaluation of our model. MOME demonstrated accurate and robust identification of breast cancer. It achieved comparable performance for malignancy recognition to that of four senior radiologists and significantly outperformed a junior radiologist, with 0.913 AUROC, 0.948 AUPRC, 0.905 F1 score, and 0.723 MCC. Our findings suggest that MOME could reduce the need for biopsies in BI-RADS 4 patients with a ratio of 7.3%, classify triple-negative breast cancer with an AUROC of 0.709, and predict pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy with an AUROC of 0.694. The model further supports scalable and interpretable inference, adapting to missing modalities and providing decision explanations by highlighting lesions and measuring modality contributions. MOME exemplifies a discriminative, robust, scalable, and interpretable multimodal model, paving the way for noninvasive, personalized management of breast cancer patients based on multiparametric breast imaging data.
• Abstract（参考訳）: 乳腺MRI(英: Breast magnetic resonance imaging, MRI)は、乳がんの検出に最も敏感な撮像技術であり、高リスクの女性に日常的に使用される。 乳房MRIの包括的マルチパラメトリックプロトコルにもかかわらず、既存の人工知能に基づく研究は主に単一のシーケンスに依存しており、検証は限られている。 本稿では,マルチパラメトリックMRI情報を統一された構造に統合したMOME(Mixix-of-modality-experts model)を報告する。 我々は,中国北部,南東,南西の3つの病院から5,205人の患者を対象とし,このモデルの開発と広範囲な評価を行う,最大規模のマルチパラメトリック乳房MRIデータセットを収集した。 MOMEは乳癌の正確かつ堅牢な同定を証明した。 4名の放射線科医に比較して悪性度判定の成績は良好で, 0.913 AUROC, 0.948 AUPRC, 0.905 F1スコア, 0.723 MCC で成績は良好であった。 以上の結果から, BI-RADS 4症例の生検の必要性は7.3%, AUROCが0.709, AUROCが0.694, MOMEが0.694であった。 このモデルは、スケーラブルで解釈可能な推論をサポートし、モダリティの欠如に適応し、病変を強調し、モダリティの寄与を測定することで決定的な説明を提供する。 MOMEは、差別的で、堅牢で、スケーラブルで、解釈可能なマルチモーダルモデルを示し、マルチパラメトリックな乳がん画像データに基づく、非侵襲的でパーソナライズドな乳がん患者の管理の道を開く。

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