論文の概要: Reliable Breast Cancer Molecular Subtype Prediction based on uncertainty-aware Bayesian Deep Learning by Mammography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11953v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 08:52:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:31:42.613426
• Title: Reliable Breast Cancer Molecular Subtype Prediction based on uncertainty-aware Bayesian Deep Learning by Mammography
• Title（参考訳）: マンモグラフィーによる不確実性を考慮したベイズ深層学習に基づく乳癌分子種予測
• Authors: Mohaddeseh Chegini, Ali Mahloojifar,
• Abstract要約: 深層学習法は, 種々の医用画像を用いた乳癌分類作業において, 良好な成績を示した。 完全なマンモグラム画像を用いた不確実性を考慮したベイズ深層学習モデルを提案する。 各サブタイプに対して提案されたモデルのAUCはそれぞれ0.71、0.75、0.86である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Breast cancer is a heterogeneous disease with different molecular subtypes, clinical behavior, treatment responses as well as survival outcomes. The development of a reliable, accurate, available and inexpensive method to predict the molecular subtypes using medical images plays an important role in the diagnosis and prognosis of breast cancer. Recently, deep learning methods have shown good performance in the breast cancer classification tasks using various medical images. Despite all that success, classical deep learning cannot deliver the predictive uncertainty. The uncertainty represents the validity of the predictions. Therefore, the high predicted uncertainty might cause a negative effect in the accurate diagnosis of breast cancer molecular subtypes. To overcome this, uncertainty quantification methods are used to determine the predictive uncertainty. Accordingly, in this study, we proposed an uncertainty-aware Bayesian deep learning model using the full mammogram images. In addition, to increase the performance of the multi-class molecular subtype classification task, we proposed a novel hierarchical classification strategy, named the two-stage classification strategy. The separate AUC of the proposed model for each subtype was 0.71, 0.75 and 0.86 for HER2-enriched, luminal and triple-negative classes, respectively. The proposed model not only has a comparable performance to other studies in the field of breast cancer molecular subtypes prediction, even using full mammography images, but it is also more reliable, due to quantify the predictive uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 乳癌は、異なる分子サブタイプ、臨床行動、治療反応および生存結果を持つ異種性疾患である。 医療画像を用いた分子サブタイプ予測法の開発は乳がんの診断と予後において重要な役割を担っている。 近年, 種々の医用画像を用いた乳癌分類作業において, 深層学習は良好な成績を示した。 このような成功にもかかわらず、古典的なディープラーニングは予測の不確実性をもたらすことはできない。 不確実性は予測の妥当性を表す。 したがって、高い予測の不確実性は、乳がん分子サブタイプの正確な診断に悪影響を及ぼす可能性がある。 これを解決するために、予測不確実性を決定するために不確実性定量法を用いる。 そこで本研究では,全マンモグラム画像を用いた不確実性を考慮したベイズ深層学習モデルを提案する。 さらに, マルチクラス分子サブタイプ分類タスクの性能を高めるために, 2段階分類戦略と呼ばれる新しい階層分類戦略を提案した。 各サブタイプに対して提案されたモデルのAUCはそれぞれ0.71、0.75、0.86である。 提案モデルは, 乳がんの分子サブタイプ予測において, 完全なマンモグラフィー画像を用いても他の研究と同等の性能を示すだけでなく, 予測の不確かさを定量化するため, 信頼性も高い。

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