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/2507.16476v4
• Date: Sun, 09 Nov 2025 07:54:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.380651
• 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: 本稿では,スライド画像全体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。 この枠組みは4つの重要な段階から成り、予測的形態学と不均一性を捉えるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0624785659308165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a modular framework for predicting cancer specific survival directly from whole slide pathology images (WSIs). The framework consists of four key stages designed to capture prognostic and morphological heterogeneity. First, a Quantile Based Patch Filtering module selects prognostically informative tissue regions through quantile thresholding. Second, Graph Regularized Patch Clustering models phenotype level variations using a k nearest neighbor graph that enforces spatial and morphological coherence. Third, Hierarchical Feature Aggregation learns both intra and inter cluster dependencies to represent multiscale tumor organization. Finally, an Expert Guided Mixture Density Model estimates complex survival distributions via Gaussian mixtures, enabling fine grained risk prediction. Evaluated on TCGA LUAD, TCGA KIRC, and TCGA BRCA cohorts, our model achieves concordance indices of 0.653 ,0.719 ,and 0.733 respectively, surpassing existing state of the art approaches in survival prediction from WSIs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スライド画像全体(WSI)から直接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。 このフレームワークは、予後および形態学的不均一性を捉えるために設計された4つの重要なステージで構成されている。 第一に、Quantile Based Patch Filteringモジュールは、Quantile thresholdingを通じて予後に重要な組織領域を選択する。 第二に、グラフ正規化パッチクラスタリングは、空間的および形態的コヒーレンスを強制するk近傍グラフを用いた表現型レベルの変動をモデル化する。 第三に階層的特徴集約は、クラスタ内およびクラスタ間依存関係の両方を学び、マルチスケールの腫瘍組織を表現する。 最後に、エキスパートガイド混合密度モデル(Expert Guided Mixture Density Model)は、ガウス混合による複雑な生存分布を推定し、きめ細かいリスク予測を可能にする。 TCGA LUAD, TCGA KIRC, TCGA BRCAコホートで評価し, WSIsの生存予測における既存の最先端アプローチを上回り, それぞれ0.653 ,0.719 , 0.733の一致指標を達成した。

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