論文の概要: Explainable Classifier for Malignant Lymphoma Subtyping via Cell Graph and Image Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00925v1
• Date: Sun, 02 Mar 2025 15:04:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:22:18.839442
• Title: Explainable Classifier for Malignant Lymphoma Subtyping via Cell Graph and Image Fusion
• Title（参考訳）: 細胞グラフと画像融合による悪性リンパ腫サブタイピングのための説明可能な分類法
• Authors: Daiki Nishiyama, Hiroaki Miyoshi, Noriaki Hashimoto, Koichi Ohshima, Hidekata Hontani, Ichiro Takeuchi, Jun Sakuma,
• Abstract要約: 本研究では,全スライド画像(WSI)からサブタイプ固有の関心領域を識別する,説明可能な多インスタンス学習フレームワークを提案する。 本フレームワークは,(1)各サブタイプごとに適切なROIを示すこと,(2)特徴細胞の頻度と空間分布を説明すること,(3)高精度なサブタイピングを実現すること,の3つの目的に同時に対処する。 1,233 WSIのデータセットを用いた実験により,提案手法は10種類の手法で最先端の精度を達成し,領域レベルの説明とセルレベルの説明を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.028162143214935
• License:
• Abstract: Malignant lymphoma subtype classification directly impacts treatment strategies and patient outcomes, necessitating classification models that achieve both high accuracy and sufficient explainability. This study proposes a novel explainable Multi-Instance Learning (MIL) framework that identifies subtype-specific Regions of Interest (ROIs) from Whole Slide Images (WSIs) while integrating cell distribution characteristics and image information. Our framework simultaneously addresses three objectives: (1) indicating appropriate ROIs for each subtype, (2) explaining the frequency and spatial distribution of characteristic cell types, and (3) achieving high-accuracy subtyping by leveraging both image and cell-distribution modalities. The proposed method fuses cell graph and image features extracted from each patch in the WSI using a Mixture-of-Experts (MoE) approach and classifies subtypes within an MIL framework. Experiments on a dataset of 1,233 WSIs demonstrate that our approach achieves state-of-the-art accuracy among ten comparative methods and provides region-level and cell-level explanations that align with a pathologist's perspectives.
• Abstract（参考訳）: 悪性リンパ腫の亜型分類は、治療戦略と患者の結果に直接影響を与え、高い精度と十分な説明可能性の両方を達成するための分類モデルを必要とする。 本研究では,細胞分布特性と画像情報を統合しつつ,全スライド画像(WSI)からサブタイプ固有の関心領域(ROI)を識別する新しいマルチインスタンス学習(MIL)フレームワークを提案する。 本フレームワークは,(1)各サブタイプごとに適切なROIを示すこと,(2)特徴細胞の頻度と空間分布を説明すること,(3)画像と細胞分布の両モードを利用して高精度なサブタイピングを実現すること,の3つの目的に同時に対処する。 提案手法は,MILフレームワーク内でのMixture-of-Experts(MoE)アプローチを用いて,WSIの各パッチから抽出したセルグラフと画像特徴を融合し,サブタイプを分類する。 1,233 WSIのデータセットを用いた実験により,本手法は10種類の方法間で最先端の精度を達成し,病理学者の視点と一致した地域レベルおよび細胞レベルの説明を提供する。

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