Fugu-MT 論文翻訳(概要): BioX-CPath: Biologically-driven Explainable Diagnostics for Multistain IHC Computational Pathology

論文の概要: BioX-CPath: Biologically-driven Explainable Diagnostics for Multistain IHC Computational Pathology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20880v1
Date: Wed, 26 Mar 2025 18:00:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-28 12:51:03.221711
Title: BioX-CPath: Biologically-driven Explainable Diagnostics for Multistain IHC Computational Pathology
Title（参考訳）: BioX-CPath: Multistain IHC Computational Pathology における生体駆動型説明可能な診断法
Authors: Amaya Gallagher-Syed, Henry Senior, Omnia Alwazzan, Elena Pontarini, Michele Bombardieri, Costantino Pitzalis, Myles J. Lewis, Michael R. Barnes, Luca Rossi, Gregory Slabaugh,
Abstract要約: BioX-CPathは、全スライド画像(WSI)分類のための説明可能なグラフニューラルネットワークアーキテクチャである。 BioX-CPathはStain-Aware Attention Pooling (SAAP)モジュールを導入した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9603373981832565
License:
Abstract: The development of biologically interpretable and explainable models remains a key challenge in computational pathology, particularly for multistain immunohistochemistry (IHC) analysis. We present BioX-CPath, an explainable graph neural network architecture for whole slide image (WSI) classification that leverages both spatial and semantic features across multiple stains. At its core, BioX-CPath introduces a novel Stain-Aware Attention Pooling (SAAP) module that generates biologically meaningful, stain-aware patient embeddings. Our approach achieves state-of-the-art performance on both Rheumatoid Arthritis and Sjogren's Disease multistain datasets. Beyond performance metrics, BioX-CPath provides interpretable insights through stain attention scores, entropy measures, and stain interaction scores, that permit measuring model alignment with known pathological mechanisms. This biological grounding, combined with strong classification performance, makes BioX-CPath particularly suitable for clinical applications where interpretability is key. Source code and documentation can be found at: https://github.com/AmayaGS/BioX-CPath.
Abstract（参考訳）: 生物学的に解釈可能で説明可能なモデルの開発は、特に多段階免疫組織化学(IHC)分析において、計算病理学において重要な課題である。スライド画像全体(WSI)分類のための説明可能なグラフニューラルネットワークアーキテクチャであるBioX-CPathについて述べる。 BioX-CPathはStain-Aware Attention Pooling (SAAP)モジュールを導入した。本手法は慢性関節リウマチとシェーグレン病のマルチスタンスデータセットにおける最先端の成績を実現する。パフォーマンス指標以外にも、BioX-CPathは、染色注意スコア、エントロピー測定、および染色相互作用スコアを通じて解釈可能な洞察を提供し、既知の病理機構とモデルアライメントを測定することができる。この生物学的接地と強力な分類性能が組み合わさって、BioX-CPathは、解釈可能性の鍵となる臨床応用に特に適している。ソースコードとドキュメントは、https://github.com/AmayaGS/BioX-CPath.comで見ることができる。

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