論文の概要: Uncovering Neuroimaging Biomarkers of Brain Tumor Surgery with AI-Driven Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04881v2
• Date: Thu, 11 Sep 2025 18:02:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:07.819562
• Title: Uncovering Neuroimaging Biomarkers of Brain Tumor Surgery with AI-Driven Methods
• Title（参考訳）: AIによる脳腫瘍手術のバイオマーカーの発見
• Authors: Carmen Jimenez-Mesa, Yizhou Wan, Guilio Sansone, Francisco J. Martinez-Murcia, Javier Ramirez, Pietro Lio, Juan M. Gorriz, Stephen J. Price, John Suckling, Michail Mamalakis,
• Abstract要約: 我々は,神経画像に基づく特徴工学と説明可能な人工知能(XAI)を統合した新しいフレームワークを開発した。 臨床的には,腫瘍手術後の生存が認知機能や感覚機能に関連する領域の変化に影響されていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.477573894448051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Brain tumor resection is a highly complex procedure with profound implications for survival and quality of life. Predicting patient outcomes is crucial to guide clinicians in balancing oncological control with preservation of neurological function. However, building reliable prediction models is severely limited by the rarity of curated datasets that include both pre- and post-surgery imaging, given the clinical, logistical and ethical challenges of collecting such data. In this study, we develop a novel framework that integrates explainable artificial intelligence (XAI) with neuroimaging-based feature engineering for survival assessment in brain tumor patients. We curated structural MRI data from 49 patients scanned pre- and post-surgery, providing a rare resource for identifying survival-related biomarkers. A key methodological contribution is the development of a global explanation optimizer, which refines survival-related feature attribution in deep learning models, thereby improving both the interpretability and reliability of predictions. From a clinical perspective, our findings provide important evidence that survival after oncological surgery is influenced by alterations in regions related to cognitive and sensory functions. These results highlight the importance of preserving areas involved in decision-making and emotional regulation to improve long-term outcomes. From a technical perspective, the proposed optimizer advances beyond state-of-the-art XAI methods by enhancing both the fidelity and comprehensibility of model explanations, thus reinforcing trust in the recognition patterns driving survival prediction. This work demonstrates the utility of XAI-driven neuroimaging analysis in identifying survival-related variability and underscores its potential to inform precision medicine strategies in brain tumor treatment.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍切除は、生存と生活の質に深い意味を持つ非常に複雑な手術である。 臨床医が腫瘍学的コントロールと神経機能維持のバランスをとるためには,患者の予後を予測することが不可欠である。 しかしながら、信頼性のある予測モデルの構築は、そのようなデータ収集の臨床的、論理的、倫理的課題を考えると、術前および術後のイメージングを含む、キュレートされたデータセットの希少性によって著しく制限されている。 本研究では,脳腫瘍患者の生存評価のために,説明可能な人工知能(XAI)とニューロイメージングに基づく特徴工学を統合した新しい枠組みを開発する。 術前・術後にスキャンした49例のMRI像を精査し,生存関連バイオマーカーの同定に有用であった。 重要な方法論的貢献は、ディープラーニングモデルにおける生存に関連する特徴属性を洗練し、予測の解釈可能性と信頼性の両方を改善するグローバルな説明最適化器の開発である。 臨床的には,腫瘍手術後の生存が認知機能や感覚機能に関連する領域の変化に影響されていることが示唆された。 これらの結果は、長期的な結果を改善するために意思決定や情緒的規制に関わる領域を保存することの重要性を強調している。 技術的観点から、提案手法は、モデル説明の忠実さと理解性を両立させ、生存予測を駆動する認識パターンの信頼性を高めることにより、最先端のXAI手法を超えて進歩する。 本研究は,XAIによる神経画像解析による生存関連変異の同定の有用性を実証し,脳腫瘍治療における精密医療戦略の解明の可能性を明らかにするものである。

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