論文の概要: CellOMaps: A Compact Representation for Robust Classification of Lung Adenocarcinoma Growth Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08094v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 13:09:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:28:29.067251
• Title: CellOMaps: A Compact Representation for Robust Classification of Lung Adenocarcinoma Growth Patterns
• Title（参考訳）: CellOMaps:肺腺癌増殖パターンのロバスト分類のためのコンパクトな表現法
• Authors: Arwa Al-Rubaian, Gozde N. Gunesli, Wajd A. Althakfi, Ayesha Azam, David Snead, Nasir M. Rajpoot, Shan E Ahmed Raza,
• Abstract要約: 肺腺癌(Lung adenocarcinoma, LUAD)は, 形態学的に異質な疾患である。 肺組織を5つのパターンの1つまたは非腫瘍の1つに分類できる一般化可能な機械学習パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.926573278857427
• License:
• Abstract: Lung adenocarcinoma (LUAD) is a morphologically heterogeneous disease, characterized by five primary histological growth patterns. The classification of such patterns is crucial due to their direct relation to prognosis but the high subjectivity and observer variability pose a major challenge. Although several studies have developed machine learning methods for growth pattern classification, they either only report the predominant pattern per slide or lack proper evaluation. We propose a generalizable machine learning pipeline capable of classifying lung tissue into one of the five patterns or as non-tumor. The proposed pipeline's strength lies in a novel compact Cell Organization Maps (cellOMaps) representation that captures the cellular spatial patterns from Hematoxylin and Eosin whole slide images (WSIs). The proposed pipeline provides state-of-the-art performance on LUAD growth pattern classification when evaluated on both internal unseen slides and external datasets, significantly outperforming the current approaches. In addition, our preliminary results show that the model's outputs can be used to predict patients Tumor Mutational Burden (TMB) levels.
• Abstract（参考訳）: 肺腺癌(Lung adenocarcinoma, LUAD)は, 形態学的に異質な疾患である。 このようなパターンの分類は、予後と直接の関係から重要であるが、主観性と観察者の多様性が高いことが大きな課題である。 いくつかの研究では、成長パターン分類のための機械学習手法が開発されているが、それらはスライド毎に支配的なパターンを報告するか、適切な評価を欠いている。 肺組織を5つのパターンの1つまたは非腫瘍の1つに分類できる一般化可能な機械学習パイプラインを提案する。 提案されたパイプラインの強さは、ヘマトキシリンとEosin全体のスライド画像(WSI)から細胞空間パターンをキャプチャする、新しいコンパクトなセルオーガナイゼーションマップ(cellOMaps)表現にある。 提案したパイプラインは、内部の見えないスライドと外部データセットの両方で評価した場合、LUAD成長パターンの分類における最先端のパフォーマンスを提供し、現在のアプローチよりも大幅に優れています。 さらに, 腫瘍突然変異バーデン (TMB) の予測には, モデルによるアウトプットが有効であることを示した。

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