論文の概要: Machine learning identification of maternal inflammatory response and histologic choroamnionitis from placental membrane whole slide images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02354v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 18:21:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:46:11.530517
• Title: Machine learning identification of maternal inflammatory response and histologic choroamnionitis from placental membrane whole slide images
• Title（参考訳）: 胎盤全スライド画像からの母体炎症反応と組織性胆管炎の機械学習による同定
• Authors: Abhishek Sharma, Ramin Nateghi, Marina Ayad, Lee A. D. Cooper, Jeffery A. Goldstein,
• Abstract要約: 胎盤の炎症過程は、子孫の健康に短期的、長期的に影響を及ぼす。 デジタル病理学と機械学習は胎盤炎症を理解する上で重要な役割を果たす。 本研究は,全スライド画像(WSI)に基づいて,機械学習を用いて母性炎症反応(MIR)を理解する可能性を検討することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.151867022095953
• License:
• Abstract: The placenta forms a critical barrier to infection through pregnancy, labor and, delivery. Inflammatory processes in the placenta have short-term, and long-term consequences for offspring health. Digital pathology and machine learning can play an important role in understanding placental inflammation, and there have been very few investigations into methods for predicting and understanding Maternal Inflammatory Response (MIR). This work intends to investigate the potential of using machine learning to understand MIR based on whole slide images (WSI), and establish early benchmarks. To that end, we use Multiple Instance Learning framework with 3 feature extractors: ImageNet-based EfficientNet-v2s, and 2 histopathology foundation models, UNI and Phikon to investigate predictability of MIR stage from histopathology WSIs. We also interpret predictions from these models using the learned attention maps from these models. We also use the MIL framework for predicting white blood cells count (WBC) and maximum fever temperature ($T_{max}$). Attention-based MIL models are able to classify MIR with a balanced accuracy of up to 88.5% with a Cohen's Kappa ($\kappa$) of up to 0.772. Furthermore, we found that the pathology foundation models (UNI and Phikon) are both able to achieve higher performance with balanced accuracy and $\kappa$, compared to ImageNet-based feature extractor (EfficientNet-v2s). For WBC and $T_{max}$ prediction, we found mild correlation between actual values and those predicted from histopathology WSIs. We used MIL framework for predicting MIR stage from WSIs, and compared effectiveness of foundation models as feature extractors, with that of an ImageNet-based model. We further investigated model failure cases and found them to be either edge cases prone to interobserver variability, examples of pathologist's overreach, or mislabeled due to processing errors.
• Abstract（参考訳）: 胎盤は妊娠、労働、出産を通じて感染に対して重要な障壁を形成する。 胎盤の炎症過程は、子孫の健康に短期的、長期的に影響を及ぼす。 デジタル病理学と機械学習は胎盤炎症を理解する上で重要な役割を担い、母体炎症反応(MIR)を予測・理解する手法についてはほとんど研究されていない。 本研究の目的は、スライド画像全体(WSI)に基づいて機械学習を用いてMIRを理解する可能性を調査し、早期ベンチマークを確立することである。 そのために、ImageNet-based EfficientNet-v2s と2つの病理基盤モデルである UNI と Phikon を用いて、病理組織学WSIs から MIR ステージの予測可能性を調べる。 また,これらのモデルから学習した注意図を用いて,これらのモデルからの予測を解釈する。 また, 白血球数 (WBC) と最大発熱温度 (T_{max}$) を予測するため, MIL フレームワークを用いた。 注意に基づくMILモデルは、最大88.5%の精度でMIRを分類でき、Cohen's Kappa(\kappa$)は最大0.772である。 さらに,診断基盤モデル (UNI と Phikon) は,ImageNet ベースの特徴抽出器 (EfficientNet-v2s) と比較して,バランスの取れた精度と$\kappa$ で高い性能を達成できることがわかった。 WBCと$T_{max}$の予測では、実際の値と病理組織学WSIsから予測された値との微妙な相関がみられた。 We used MIL framework for predicting MIR stage from WSIs, and comparison of foundation model as feature extractor, with that of a ImageNet-based model。 さらに, モデル障害事例について検討した結果, サーバ間変動が原因のエッジケース, 病理医のオーバーリーチ例, 処理エラーによるラベルの誤りが判明した。

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