論文の概要: Single GPU Task Adaptation of Pathology Foundation Models for Whole Slide Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05184v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 15:56:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.802962
• Title: Single GPU Task Adaptation of Pathology Foundation Models for Whole Slide Image Analysis
• Title（参考訳）: 全スライド画像解析のための病理基礎モデルの単一GPUタスク適応
• Authors: Neeraj Kumar, Swaraj Nanda, Siddharth Singi, Jamal Benhamida, David Kim, Jie-Fu Chen, Amir Momeni-Boroujeni, Gregory M. Goldgof, Gabriele Campanella, Chad Vanderbilt,
• Abstract要約: 病理基盤モデル(PFM)は、スライド画像全体(WSI)を解析するための強力なツールとして登場した。 TAPFMは、特徴表現と注目重みの両方を最適化しながら、MILアグリゲーションに視覚変換器(ヴィット)アテンションを使用する。 膀胱癌および肺腺癌に対する突然変異予測タスクの評価。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.076987502347327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pathology foundation models (PFMs) have emerged as powerful tools for analyzing whole slide images (WSIs). However, adapting these pretrained PFMs for specific clinical tasks presents considerable challenges, primarily due to the availability of only weak (WSI-level) labels for gigapixel images, necessitating multiple instance learning (MIL) paradigm for effective WSI analysis. This paper proposes a novel approach for single-GPU \textbf{T}ask \textbf{A}daptation of \textbf{PFM}s (TAPFM) that uses vision transformer (\vit) attention for MIL aggregation while optimizing both for feature representations and attention weights. The proposed approach maintains separate computational graphs for MIL aggregator and the PFM to create stable training dynamics that align with downstream task objectives during end-to-end adaptation. Evaluated on mutation prediction tasks for bladder cancer and lung adenocarcinoma across institutional and TCGA cohorts, TAPFM consistently outperforms conventional approaches, with H-Optimus-0 (TAPFM) outperforming the benchmarks. TAPFM effectively handles multi-label classification of actionable mutations as well. Thus, TAPFM makes adaptation of powerful pre-trained PFMs practical on standard hardware for various clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 病理基盤モデル(PFM)は、スライド画像全体(WSI)を解析するための強力なツールとして登場した。 しかし、これらの事前訓練されたPFMを特定の臨床タスクに適用することは、主に、ギガピクセル画像の弱い(WSIレベル)ラベルのみを利用できるため、効果的なWSI分析のために複数のインスタンス学習(MIL)パラダイムを必要とするため、大きな課題を生じさせる。 本稿では,特徴表現と注目重みの両方を最適化しつつ,MILアグリゲーションに視覚変換器(\vit)を用いた単一GPU \textbf{T}ask \textbf{A}daptation of \textbf{PFM}s (TAPFM) を提案する。 提案手法は,MILアグリゲータとPFMのための計算グラフを分離して維持し,エンド・ツー・エンド適応時の下流タスク目標と整合する安定したトレーニングダイナミックスを生成する。 膀胱癌およびTGAコホートにおける肺腺癌の突然変異予測タスクの評価において,TAPFMはH-Optimus-0 (TAPFM) よりも高い成績を示した。 TAPFMは、実行可能な突然変異の多ラベル分類も効果的に扱う。 したがって、TAPFMは、様々な臨床応用のための標準ハードウェア上で、強力な事前訓練されたPFMを実用化する。

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