論文の概要: HER2 Expression Prediction with Flexible Multi-Modal Inputs via Dynamic Bidirectional Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10006v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 11:24:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.433546
• Title: HER2 Expression Prediction with Flexible Multi-Modal Inputs via Dynamic Bidirectional Reconstruction
• Title（参考訳）: 動的双方向再構成による柔軟多モード入力によるHER2表現予測
• Authors: Jie Qin, Wei Yang, Yan Su, Yiran Zhu, Weizhen Li, Yunyue Pan, Chengchang Pan, Honggang Qi,
• Abstract要約: 乳がんのHER2評価モデルは、H&EまたはIHC画像を分離して分析する。 両方のモダリティの同時取得は、ワークフローの複雑さとコスト制約によってしばしば妨げられます。 本稿では,適応型バイモーダル・フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.739068829471297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current HER2 assessment models for breast cancer predominantly analyze H&E or IHC images in isolation,despite clinical reliance on their synergistic interpretation. However, concurrent acquisition of both modalities is often hindered by workflow complexity and cost constraints. We propose an adaptive bimodal framework enabling flexible single-/dual-modality HER2 prediction through three innovations: 1) A dynamic branch selector that activates either single-modality reconstruction or dual-modality joint inference based on input completeness; 2) A bidirectional cross-modal GAN performing context-aware feature-space reconstruction of missing modalities; 3) A hybrid training protocol integrating adversarial learning and multi-task optimization. This architecture elevates single-modality H&E prediction accuracy from 71.44% to 94.25% while achieving 95.09% dual-modality accuracy, maintaining 90.28% reliability with sole IHC inputs. The framework's "dual-preferred, single-compatible" design delivers near-bimodal performance without requiring synchronized acquisition, particularly benefiting resource-limited settings through IHC infrastructure cost reduction. Experimental validation confirms 22.81%/12.90% accuracy improvements over H&E/IHC baselines respectively, with cross-modal reconstruction enhancing F1-scores to 0.9609 (HE to IHC) and 0.9251 (IHC to HE). By dynamically routing inputs through reconstruction-enhanced or native fusion pathways, the system mitigates performance degradation from missing data while preserving computational efficiency (78.55% parameter reduction in lightweight variant). This elastic architecture demonstrates significant potential for democratizing precise HER2 assessment across diverse healthcare settings.
• Abstract（参考訳）: 乳がんのHER2アセスメントモデルでは, 相乗的解釈に臨床的依存があるにもかかわらず, H&E, IHC画像の分離分析が主である。 しかし、両方のモダリティの同時取得は、ワークフローの複雑さとコストの制約によってしばしば妨げられる。 適応型バイモーダル・フレームワークを3つの革新を通じて,柔軟な単一/二重モードのHER2予測を実現する。 1) 入力完全性に基づく単一モダリティ再構築又は二重モダリティ共同推論を活性化する動的分岐セレクタ 2 文脈認識型特徴空間再構成を行う双方向のモーダルGAN 3) 逆学習とマルチタスク最適化を統合したハイブリッドトレーニングプロトコル。 このアーキテクチャは、単一モードのH&E予測精度を71.44%から94.25%に高め、95.09%の二重モードの精度を実現し、唯一のIHC入力で90.28%の信頼性を維持している。 フレームワークの設計は、同期した取得を必要とせずにほぼバイモーダルなパフォーマンスを提供するが、特にIHCインフラコスト削減によるリソース制限設定の恩恵を受ける。 H&E/IHCベースラインの精度は22.81%/12.90%向上し、F1スコアを0.9609(HEからIHC)と0.9251(IHCからHE)に拡張した。 再構成またはネイティブ融合経路を介して入力を動的にルーティングすることにより、計算効率を保ちながら、欠落データのパフォーマンス劣化を軽減できる(軽量版では78.55%のパラメータ削減)。 この弾力性のあるアーキテクチャは、多様な医療環境にまたがる正確なHER2アセスメントを民主化する大きな可能性を示している。

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