論文の概要: REACT-KD: Region-Aware Cross-modal Topological Knowledge Distillation for Interpretable Medical Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02104v2
• Date: Mon, 20 Oct 2025 06:00:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.497833
• Title: REACT-KD: Region-Aware Cross-modal Topological Knowledge Distillation for Interpretable Medical Image Classification
• Title（参考訳）: REACT-KD : 解釈可能な医用画像分類のための地域別クロスモーダルトポロジカル知識蒸留法
• Authors: Hongzhao Chen, Hexiao Ding, Yufeng Jiang, Jing Lan, Ka Chun Li, Gerald W. Y. Cheng, Nga-Chun Ng, Yao Pu, Jing Cai, Liang-ting Lin, Jung Sun Yoo,
• Abstract要約: 我々は,高忠実度マルチモーダルソースから軽量CTベースの学生モデルへ監督を伝達するフレームワークREACT-KDを提案する。 一方の枝は二重軌跡PET/CTで構造-機能関係を捉え,他方の枝は低用量CTを用いて線量認識する。 このフレームワークは内部のPET/CTコホートで平均93.5%のAUCを達成し、外部CT試験における線量低下のレベルによって76.6%から81.5%のAUCを維持した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.384306241677947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable and interpretable tumor classification from clinical imaging remains a core challenge. The main difficulties arise from heterogeneous modality quality, limited annotations, and the absence of structured anatomical guidance. We present REACT-KD, a Region-Aware Cross-modal Topological Knowledge Distillation framework that transfers supervision from high-fidelity multi-modal sources into a lightweight CT-based student model. The framework employs a dual teacher design. One branch captures structure-function relationships through dual-tracer PET/CT, while the other models dose-aware features using synthetically degraded low-dose CT. These branches jointly guide the student model through two complementary objectives. The first achieves semantic alignment through logits distillation, and the second models anatomical topology through region graph distillation. A shared CBAM3D module ensures consistent attention across modalities. To improve reliability in deployment, REACT-KD introduces modality dropout during training, which enables robust inference under partial or noisy inputs. As a case study, we applied REACT-KD to hepatocellular carcinoma staging. The framework achieved an average AUC of 93.5\% on an internal PET/CT cohort and maintained 76.6\% to 81.5\% AUC across varying levels of dose degradation in external CT testing. Decision curve analysis further shows that REACT-KD consistently provides the highest net clinical benefit across all thresholds, confirming its value in real-world diagnostic practice. Code is available at: https://github.com/Kinetics-JOJO/REACT-KD
• Abstract（参考訳）: 臨床像からの信頼性と解釈可能な腫瘍分類は,いまだに重要な課題である。 主な困難は、不均一なモダリティの品質、限定的なアノテーション、構造化された解剖学的ガイダンスの欠如である。 我々は,高忠実度マルチモーダルソースからの監督を軽量CTベースの学生モデルに転送する地域対応クロスモーダルトポロジカルトポロジカル知識蒸留フレームワークREACT-KDを提案する。 このフレームワークは二重の教師設計を採用している。 一方の枝は二重軌跡PET/CTで構造-機能関係を捉え,他方の枝は低用量CTを用いて線量認識する。 これらのブランチは、2つの補完的な目的を通じて、学生モデルを共同でガイドする。 1つ目はロジット蒸留によるセマンティックアライメント、もう1つは地域グラフ蒸留による解剖学的トポロジーである。 共有CBAM3Dモジュールは、モダリティ間の一貫した注意を保証する。 デプロイメントの信頼性を向上させるため、REACT-KDはトレーニング中にモダリティのドロップアウトを導入し、部分的あるいはノイズの多い入力下で堅牢な推論を可能にする。 肝細胞癌に対するREACT-KDの応用例を経験したので報告する。 このフレームワークは内部PET/CTコホートで平均93.5\%のAUCを達成し、外部CT試験における線量劣化のレベルによって76.6\%から81.5\%のAUCを維持した。 決定曲線解析により、REACT-KDはすべての閾値において、常に最も高い臨床利益を提供し、実際の診断の実践におけるその価値を確認することが示される。 コードは、https://github.com/Kinetics-JOJO/REACT-KDで入手できる。

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