論文の概要: ASIGN: An Anatomy-aware Spatial Imputation Graphic Network for 3D Spatial Transcriptomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03026v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 04:38:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:08:21.344382
• Title: ASIGN: An Anatomy-aware Spatial Imputation Graphic Network for 3D Spatial Transcriptomics
• Title（参考訳）: ASIGN:三次元空間転写学のための解剖学的空間インプットグラフネットワーク
• Authors: Junchao Zhu, Ruining Deng, Tianyuan Yao, Juming Xiong, Chongyu Qu, Junlin Guo, Siqi Lu, Mengmeng Yin, Yu Wang, Shilin Zhao, Haichun Yang, Yuankai Huo,
• Abstract要約: 本稿では3次元空間転写学モデリングのための解剖学的認識型空間インプットグラフネットワーク(ASIGN)を提案する。 ASIGNは、層間オーバーラップと類似性に基づく拡張を利用して、既存の2次元空間関係を3Dに拡張する。 ASIGNは2Dシナリオと3Dシナリオの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.474354494412759
• License:
• Abstract: Spatial transcriptomics (ST) is an emerging technology that enables medical computer vision scientists to automatically interpret the molecular profiles underlying morphological features. Currently, however, most deep learning-based ST analyses are limited to two-dimensional (2D) sections, which can introduce diagnostic errors due to the heterogeneity of pathological tissues across 3D sections. Expanding ST to three-dimensional (3D) volumes is challenging due to the prohibitive costs; a 2D ST acquisition already costs over 50 times more than whole slide imaging (WSI), and a full 3D volume with 10 sections can be an order of magnitude more expensive. To reduce costs, scientists have attempted to predict ST data directly from WSI without performing actual ST acquisition. However, these methods typically yield unsatisfying results. To address this, we introduce a novel problem setting: 3D ST imputation using 3D WSI histology sections combined with a single 2D ST slide. To do so, we present the Anatomy-aware Spatial Imputation Graph Network (ASIGN) for more precise, yet affordable, 3D ST modeling. The ASIGN architecture extends existing 2D spatial relationships into 3D by leveraging cross-layer overlap and similarity-based expansion. Moreover, a multi-level spatial attention graph network integrates features comprehensively across different data sources. We evaluated ASIGN on three public spatial transcriptomics datasets, with experimental results demonstrating that ASIGN achieves state-of-the-art performance on both 2D and 3D scenarios. Code is available at https://github.com/hrlblab/ASIGN.
• Abstract（参考訳）: 空間転写学(Spatial transcriptomics、ST)は、医学コンピュータビジョンの科学者が、形態的特徴を基盤とする分子プロファイルを自動的に解釈できる新しい技術である。 しかし、現在、多くの深層学習に基づくST分析は2次元(2次元)領域に限られており、3次元領域にわたる病理組織の不均一性による診断誤差を生じさせる可能性がある。 2D STの買収は、スライド画像全体(WSI)の50倍以上の費用がかかり、また10セクションのフル3Dボリュームは、桁違いに高価になる可能性がある。 コスト削減のために、科学者は実際のST取得を行うことなく、WSIから直接STデータを予測しようとした。 しかし、これらの手法は典型的には不満足な結果をもたらす。 そこで本研究では,3次元WSIヒストロジーセクションと1つの2次元STスライドを組み合わせた3次元ST計算法を提案する。 そこで我々は、より正確で安価な3次元STモデリングのために、解剖学的に認識された空間インプットグラフネットワーク(ASIGN)を提示する。 ASIGNアーキテクチャは、層間オーバーラップと類似性に基づく拡張を利用して、既存の2次元空間関係を3Dに拡張する。 さらに,マルチレベル空間アテンショングラフネットワークは,複数のデータソースを包括的に統合する。 我々は,ASIGNを3つの空間転写学的データセット上で評価し,ASIGNが2次元および3次元のシナリオで最先端の性能を達成することを示す実験結果を得た。 コードはhttps://github.com/hrlblab/ASIGN.comで入手できる。

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