論文の概要: Leveraging Transfer Learning and Multiple Instance Learning for HER2 Automatic Scoring of H\&E Whole Slide Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05028v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 09:44:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:55:12.107079
• Title: Leveraging Transfer Learning and Multiple Instance Learning for HER2 Automatic Scoring of H\&E Whole Slide Images
• Title（参考訳）: HER2全スライド画像の自動スコーディングにおける転送学習と複数インスタンス学習の活用
• Authors: Rawan S. Abdulsadig, Bryan M. Williams, Nikolay Burlutskiy,
• Abstract要約: 本研究は, (i) IHC 画像, (ii) H&E 画像, (iii) 非医学的画像に基づいて事前学習した深層学習モデルの性能について, 伝達学習の可能性を検討することである。 H&E画像に予めトレーニングされた埋め込みモデルは、他のモデルよりも一貫して優れており、平均的なAUCROC値は4つのHER2スコアで0.622ドルであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0923877073891446
• License:
• Abstract: Expression of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) is an important biomarker in breast cancer patients who can benefit from cost-effective automatic Hematoxylin and Eosin (H\&E) HER2 scoring. However, developing such scoring models requires large pixel-level annotated datasets. Transfer learning allows prior knowledge from different datasets to be reused while multiple-instance learning (MIL) allows the lack of detailed annotations to be mitigated. The aim of this work is to examine the potential of transfer learning on the performance of deep learning models pre-trained on (i) Immunohistochemistry (IHC) images, (ii) H\&E images and (iii) non-medical images. A MIL framework with an attention mechanism is developed using pre-trained models as patch-embedding models. It was found that embedding models pre-trained on H\&E images consistently outperformed the others, resulting in an average AUC-ROC value of $0.622$ across the 4 HER2 scores ($0.59-0.80$ per HER2 score). Furthermore, it was found that using multiple-instance learning with an attention layer not only allows for good classification results to be achieved, but it can also help with producing visual indication of HER2-positive areas in the H\&E slide image by utilising the patch-wise attention weights.
• Abstract（参考訳）: ヒト上皮成長因子受容体2(HER2)の発現は、費用対効果の高い自動ヘマトキシリンおよびEosin(H\&E)HER2スコアの恩恵を受ける乳がん患者にとって重要なバイオマーカーである。 しかし、このようなスコアリングモデルを開発するには、大きなピクセルレベルのアノテートデータセットが必要である。 Transfer Learningは、異なるデータセットからの事前知識を再利用可能にする一方で、MIL(Multi-instance Learning)は詳細なアノテーションの欠如を緩和する。 本研究の目的は,事前学習したディープラーニングモデルの性能に対する伝達学習の可能性を検討することである。 (i)免疫組織化学(IHC)画像 (II)H\&E画像および (三)非医療用画像。 パッチ埋め込みモデルとして,事前学習モデルを用いてアテンション機構を備えたMILフレームワークを開発した。 その結果、HER2の4スコア(0.59-0.80$)に対して平均的なAUC-ROC値は0.622ドル(0.59-0.80$)となった。 さらに, 注意層を用いたマルチスタンス学習により, 適切な分類結果が得られるだけでなく, パッチワイド・アテンション・ウェイトを利用して, HER2陽性領域をH&Eスライド画像に視覚的に表示できることがわかった。

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