論文の概要: Going Beyond H&E and Oncology: How Do Histopathology Foundation Models Perform for Multi-stain IHC and Immunology?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21560v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 21:48:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:41:34.318439
• Title: Going Beyond H&E and Oncology: How Do Histopathology Foundation Models Perform for Multi-stain IHC and Immunology?
• Title（参考訳）: H&Eとオンコロジーを超えていく: 病理組織学の基礎モデルは多段階IHCと免疫学でどのように機能するか?
• Authors: Amaya Gallagher-Syed, Elena Pontarini, Myles J. Lewis, Michael R. Barnes, Gregory Slabaugh,
• Abstract要約: 本研究は自己免疫性免疫ベンチデータセットにおける最先端の病理組織学基盤モデルの有用性を評価する。 我々は、ImageNet事前学習ネットワークを含む13の特徴抽出モデルと、パブリックデータとプロプライエタリデータの両方でトレーニングされた病理組織基盤モデルを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study evaluates the generalisation capabilities of state-of-the-art histopathology foundation models on out-of-distribution multi-stain autoimmune Immunohistochemistry datasets. We compare 13 feature extractor models, including ImageNet-pretrained networks, and histopathology foundation models trained on both public and proprietary data, on Rheumatoid Arthritis subtyping and Sjogren's Disease detection tasks. Using a simple Attention-Based Multiple Instance Learning classifier, we assess the transferability of learned representations from cancer H&E images to autoimmune IHC images. Contrary to expectations, histopathology-pretrained models did not significantly outperform ImageNet-pretrained models. Furthermore, there was evidence of both autoimmune feature misinterpretation and biased feature importance. Our findings highlight the challenges in transferring knowledge from cancer to autoimmune histopathology and emphasise the need for careful evaluation of AI models across diverse histopathological tasks. The code to run this benchmark is available at https://github.com/AmayaGS/ImmunoHistoBench.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, アウトオブディストリビューション型自己免疫免疫組織化学データセットにおける最先端の病理組織学基盤モデルの一般化能力を評価する。 慢性関節リウマチのサブタイプとシェーグレン病検出タスクについて,ImageNet-pretrained network を含む13の特徴抽出モデルと,公的およびプロプライエタリなデータに基づいてトレーニングされた病理組織基盤モデルを比較した。 簡単な注意に基づくマルチインスタンス学習分類器を用いて,がんH&E画像から自己免疫性IHC画像への学習表現の伝達性を評価する。 予想とは対照的に、病理組織学的に予測されたモデルでは、ImageNetで予測されたモデルよりも大きなパフォーマンスは得られなかった。 さらに自己免疫的特徴の誤解釈と偏見的特徴の重要性が示唆された。 本研究は, 癌から自己免疫組織学へ知識を移行する上での課題を強調し, 各種病理組織学課題におけるAIモデルの慎重な評価の必要性を強調した。 このベンチマークを実行するコードはhttps://github.com/AmayaGS/ImmunoHistoBench.comで公開されている。

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