Fugu-MT 論文翻訳(概要): TopOC: Topological Deep Learning for Ovarian and Breast Cancer Diagnosis

論文の概要: TopOC: Topological Deep Learning for Ovarian and Breast Cancer Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09818v1
Date: Sun, 13 Oct 2024 12:24:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 04:42:49.022365
Title: TopOC: Topological Deep Learning for Ovarian and Breast Cancer Diagnosis
Title（参考訳）: TopOC:卵巣・乳癌診断のためのトポロジカルディープラーニング
Authors: Saba Fatema, Brighton Nuwagira, Sayoni Chakraborty, Reyhan Gedik, Baris Coskunuzer,
Abstract要約: トポロジカルデータ分析は、異なる色チャネルにわたるトポロジカルパターンの評価を通じて重要な情報を抽出することで、ユニークなアプローチを提供する。卵巣癌と乳癌では, トポロジカルな特徴を取り入れることで, 腫瘍型の分化が著しく向上することが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.262230127283452
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Microscopic examination of slides prepared from tissue samples is the primary tool for detecting and classifying cancerous lesions, a process that is time-consuming and requires the expertise of experienced pathologists. Recent advances in deep learning methods hold significant potential to enhance medical diagnostics and treatment planning by improving accuracy, reproducibility, and speed, thereby reducing clinicians' workloads and turnaround times. However, the necessity for vast amounts of labeled data to train these models remains a major obstacle to the development of effective clinical decision support systems. In this paper, we propose the integration of topological deep learning methods to enhance the accuracy and robustness of existing histopathological image analysis models. Topological data analysis (TDA) offers a unique approach by extracting essential information through the evaluation of topological patterns across different color channels. While deep learning methods capture local information from images, TDA features provide complementary global features. Our experiments on publicly available histopathological datasets demonstrate that the inclusion of topological features significantly improves the differentiation of tumor types in ovarian and breast cancers.
Abstract（参考訳）: 組織サンプルから調製したスライドの顕微鏡検査は、がんの病変を検出し分類するための主要なツールであり、これは時間を要するプロセスであり、経験豊富な病理医の専門知識を必要とする。近年の深層学習手法の進歩は, 精度, 再現性, 速度を向上し, 臨床医の負担を減らし, 転回時間を短縮することで, 医療診断や治療計画の強化に大きな可能性を秘めている。しかし、これらのモデルをトレーニングするための大量のラベル付きデータの必要性は、効果的な臨床決定支援システムの開発にとって大きな障害となっている。本稿では,既存の病理画像解析モデルの精度と堅牢性を高めるため,トポロジカル深層学習手法の統合を提案する。トポロジカルデータ分析(TDA)は、異なる色チャネルをまたいだトポロジカルパターンの評価を通じて重要な情報を抽出するユニークなアプローチを提供する。深層学習は画像から局所的な情報をキャプチャするが、TDA機能は補完的なグローバルな特徴を提供する。病理組織学的データセットを用いた実験により, 卵巣癌および乳癌の腫瘍型の分化が有意に改善することが明らかとなった。

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