論文の概要: Towards Spatial Transcriptomics-guided Pathological Image Recognition with Batch-Agnostic Encoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07173v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 10:50:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:47:52.418437
• Title: Towards Spatial Transcriptomics-guided Pathological Image Recognition with Batch-Agnostic Encoder
• Title（参考訳）: Batch-Agnostic Encoder を用いた空間転写学誘導型病理画像認識に向けて
• Authors: Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, Yasuhiro Kojima,
• Abstract要約: 複数の患者においてSTの遺伝子発現から一貫した信号を抽出できるバッチ非依存型コントラスト学習フレームワークを提案する。 実験では、公開データセット上でのフレームワークの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.024983453990064
• License:
• Abstract: Spatial transcriptomics (ST) is a novel technique that simultaneously captures pathological images and gene expression profiling with spatial coordinates. Since ST is closely related to pathological features such as disease subtypes, it may be valuable to augment image representation with pathological information. However, there are no attempts to leverage ST for image recognition ({\it i.e,} patch-level classification of subtypes of pathological image.). One of the big challenges is significant batch effects in spatial transcriptomics that make it difficult to extract pathological features of images from ST. In this paper, we propose a batch-agnostic contrastive learning framework that can extract consistent signals from gene expression of ST in multiple patients. To extract consistent signals from ST, we utilize the batch-agnostic gene encoder that is trained in a variational inference manner. Experiments demonstrated the effectiveness of our framework on a publicly available dataset. Code is publicly available at https://github.com/naivete5656/TPIRBAE
• Abstract（参考訳）: 空間転写学(Spatial transcriptomics, ST)は、病理画像と遺伝子発現のプロファイリングを空間座標で同時にキャプチャする技術である。 STは疾患のサブタイプなどの病的特徴と密接に関連しているため、画像の表現を病的情報で増強することが有用である。 しかし、STを画像認識に活用する試みはない(すなわち、画像のサブタイプのパッチレベル分類)。 )。 本稿では,STの病的特徴を抽出しにくくする空間転写学における有意なバッチ効果について論じる。本論文では,STの遺伝子発現から一貫した信号を抽出する,バッチに依存しないコントラスト学習フレームワークを提案する。 そこで本研究では,STから一貫したシグナルを抽出するために,変異推論方式で訓練されたバッチ非依存型遺伝子エンコーダを用いる。 実験では、公開データセット上でのフレームワークの有効性を実証した。 コードはhttps://github.com/naivete5656/TPIRBAEで公開されている。

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