論文の概要: Survival Modeling from Whole Slide Images via Patch-Level Graph Clustering and Mixture Density Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16476v2
• Date: Fri, 08 Aug 2025 07:21:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 18:31:47.158813
• Title: Survival Modeling from Whole Slide Images via Patch-Level Graph Clustering and Mixture Density Experts
• Title（参考訳）: パッチレベルグラフクラスタリングと混合密度エキスパートによる全スライド画像のサバイバルモデリング
• Authors: Ardhendu Sekhar, Vasu Soni, Keshav Aske, Garima Jain, Pranav Jeevan, Amit Sethi,
• Abstract要約: スライド画像全体(WSI)から癌特異的生存を予測するためのモジュラーフレームワークを提案する。 大規模なWSIに対処するために,Quantile-based thresholding を用いた動的パッチ選択を用いて予後情報組織領域を分離する。 第3に、局所的な特徴を文脈化するために、クラスタ内関係とクラスタ間関係の両方をモデル化する注意機構を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6260816942800975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a modular framework for predicting cancer-specific survival from whole slide pathology images (WSIs) that significantly improves upon the state-of-the-art accuracy. Our method integrating four key components. Firstly, to tackle large size of WSIs, we use dynamic patch selection via quantile-based thresholding for isolating prognostically informative tissue regions. Secondly, we use graph-guided k-means clustering to capture phenotype-level heterogeneity through spatial and morphological coherence. Thirdly, we use attention mechanisms that model both intra- and inter-cluster relationships to contextualize local features within global spatial relations between various types of tissue compartments. Finally, we use an expert-guided mixture density modeling for estimating complex survival distributions using Gaussian mixture models. The proposed model achieves a concordance index of $0.712 \pm 0.028$ and Brier score of $0.254 \pm 0.018$ on TCGA-KIRC (renal cancer), and a concordance index of $0.645 \pm 0.017$ and Brier score of $0.281 \pm 0.031$ on TCGA-LUAD (lung adenocarcinoma). These results are significantly better than the state-of-art and demonstrate predictive potential of the proposed method across diverse cancer types.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スライド画像全体から癌特異的生存率を予測するためのモジュラー・フレームワークを提案する。 我々の手法は4つの重要な要素を統合する。 第一に、WSIsの大規模化に取り組むために、Quantile-based thresholdingによる動的パッチ選択を用いて、予後に有意な組織領域を分離する。 次に、グラフ誘導k平均クラスタリングを用いて、空間的および形態的コヒーレンスによる表現型レベルの不均一性を捉える。 第3に,組織間関係とクラスタ間関係をモデル化したアテンション機構を用いて,様々な種類の組織群間のグローバル空間関係における局所的特徴を文脈化する。 最後に,ガウス混合モデルを用いて複雑な生存分布を推定するために,専門家誘導混合密度モデルを用いる。 提案モデルでは,TCGA-KIRCで0.712 \pm 0.028$,Brierスコアで0.254 \pm 0.018$,Brierスコアで0.645 \pm 0.017$,Brierスコアで0.281 \pm 0.031$となる。 これらの結果は最先端の手法よりも有意に優れており,様々な種類の癌にまたがる提案手法の予測可能性を示している。

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