論文の概要: Pathology Foundation Models are Scanner Sensitive: Benchmark and Mitigation with Contrastive ScanGen Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22092v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 12:35:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.764479
• Title: Pathology Foundation Models are Scanner Sensitive: Benchmark and Mitigation with Contrastive ScanGen Loss
• Title（参考訳）: Pathology Foundation ModelsがScanner Sensitiveに - ベンチマークとContrastive ScanGen Lossによる緩和
• Authors: Gianluca Carloni, Biagio Brattoli, Seongho Keum, Jongchan Park, Taebum Lee, Chang Ho Ahn, Sergio Pereira,
• Abstract要約: ファンデーションモデル(FM)は依然としてスキャナーバイアスに悩まされている。 ScanGenは,タスク固有の微調整時に適用され,スキャナのバイアスを軽減する。 肺がんにおける上皮成長因子受容体(EGFR)変異予測のマルチインスタンス学習タスクに本手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.310092608526967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational pathology (CPath) has shown great potential in mining actionable insights from Whole Slide Images (WSIs). Deep Learning (DL) has been at the center of modern CPath, and while it delivers unprecedented performance, it is also known that DL may be affected by irrelevant details, such as those introduced during scanning by different commercially available scanners. This may lead to scanner bias, where the model outputs for the same tissue acquired by different scanners may vary. In turn, it hinders the trust of clinicians in CPath-based tools and their deployment in real-world clinical practices. Recent pathology Foundation Models (FMs) promise to provide better domain generalization capabilities. In this paper, we benchmark FMs using a multi-scanner dataset and show that FMs still suffer from scanner bias. Following this observation, we propose ScanGen, a contrastive loss function applied during task-specific fine-tuning that mitigates scanner bias, thereby enhancing the models' robustness to scanner variations. Our approach is applied to the Multiple Instance Learning task of Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR) mutation prediction from H\&E-stained WSIs in lung cancer. We observe that ScanGen notably enhances the ability to generalize across scanners, while retaining or improving the performance of EGFR mutation prediction.
• Abstract（参考訳）: 計算病理学(CPath)は、全スライド画像(WSI)から実行可能な洞察をマイニングする大きな可能性を示している。 ディープラーニング(DL)は現代のCPathの中心であり、前代未聞のパフォーマンスを提供する一方で、異なる市販スキャナーによってスキャン中に導入されたような、無関係な詳細の影響を受けていることも知られている。 これはスキャナーバイアスを引き起こし、異なるスキャナーによって取得された同じ組織に対してモデル出力が異なる可能性がある。 CPathベースのツールにおける臨床医の信頼と、実際の臨床実践への展開を妨げる。 最近の病理ファウンデーションモデル(FM)は、より良いドメインの一般化機能を提供することを約束します。 本稿では,マルチスキャナ・データセットを用いてFMのベンチマークを行い,FMがまだスキャナーバイアスに悩まされていることを示す。 そこで本研究では,ScanGenを提案する。ScanGenはタスク固有の微調整中に適用され,スキャナのバイアスを軽減し,スキャナの変動に対するモデルの堅牢性を向上する。 肺がんにおける上皮成長因子受容体(EGFR)変異予測のマルチインスタンス学習タスクに本手法を適用した。 ScanGenは、EGFR突然変異予測の性能を維持し、改善しながら、スキャナー全体にわたって一般化する能力を顕著に向上する。

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