論文の概要: Benchmarking foundation models as feature extractors for weakly-supervised computational pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15823v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 14:34:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 15:40:56.161040
• Title: Benchmarking foundation models as feature extractors for weakly-supervised computational pathology
• Title（参考訳）: 弱教師付き計算病理のための特徴抽出器としての基礎モデルのベンチマーク
• Authors: Peter Neidlinger, Omar S. M. El Nahhas, Hannah Sophie Muti, Tim Lenz, Michael Hoffmeister, Hermann Brenner, Marko van Treeck, Rupert Langer, Bastian Dislich, Hans Michael Behrens, Christoph Röcken, Sebastian Foersch, Daniel Truhn, Antonio Marra, Oliver Lester Saldanha, Jakob Nikolas Kather,
• Abstract要約: 肺・大腸癌・胃癌・乳癌の13例を対象に, 病理組織学的基盤モデルを10例, 6,791例, 9,493例に比較検討した。 視覚言語基礎モデルであるCONCHは,視覚のみの基礎モデルと比較して,タスクの42%で最高の性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6151041580858937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancements in artificial intelligence have driven the development of numerous pathology foundation models capable of extracting clinically relevant information. However, there is currently limited literature independently evaluating these foundation models on truly external cohorts and clinically-relevant tasks to uncover adjustments for future improvements. In this study, we benchmarked ten histopathology foundation models on 13 patient cohorts with 6,791 patients and 9,493 slides from lung, colorectal, gastric, and breast cancers. The models were evaluated on weakly-supervised tasks related to biomarkers, morphological properties, and prognostic outcomes. We show that a vision-language foundation model, CONCH, yielded the highest performance in 42% of tasks when compared to vision-only foundation models. The experiments reveal that foundation models trained on distinct cohorts learn complementary features to predict the same label, and can be fused to outperform the current state of the art. Creating an ensemble of complementary foundation models outperformed CONCH in 66% of tasks. Moreover, our findings suggest that data diversity outweighs data volume for foundation models. Our work highlights actionable adjustments to improve pathology foundation models.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の進歩は、臨床関連情報を抽出できる多くの病理基盤モデルの開発を推進してきた。 しかし、現在、これらの基礎モデルを真の外部コホートと臨床関連課題に基づいて独立して評価する文献が限られており、今後の改善に向けた調整が明らかにされている。 本研究は, 肺, 大腸癌, 胃癌, 乳癌の13例の病理組織学的基盤モデルを用いて, 肺, 大腸癌, 胃癌, 乳癌の6,791例, 9,493例について比較検討した。 これらのモデルは, バイオマーカー, 形態学的特性, 予後に関する弱い教師付きタスクに基づいて評価した。 視覚言語基礎モデルであるCONCHは,視覚のみの基礎モデルと比較して,タスクの42%で最高の性能を示した。 実験の結果、異なるコホートで訓練された基礎モデルは、同じラベルを予測するために相補的な特徴を学習し、現在の最先端よりも優れていることが判明した。 補完的なファンデーションモデルのアンサンブルを作成することは、タスクの66%でCONCHを上回った。 さらに, 基礎モデルでは, データの多様性がデータ量を上回ることが示唆された。 我々の研究は、病理基盤モデルを改善するための実行可能な調整に焦点を当てている。

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