論文の概要: REN: Anatomically-Informed Mixture-of-Experts for Interstitial Lung Disease Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04923v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 15:35:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.943489
• Title: REN: Anatomically-Informed Mixture-of-Experts for Interstitial Lung Disease Diagnosis
• Title（参考訳）: REN:間質性肺疾患診断のための解剖学的インフォームド・ミックス・オブ・エクスプロイト
• Authors: Alec K. Peltekian, Halil Ertugrul Aktas, Gorkem Durak, Kevin Grudzinski, Bradford C. Bemiss, Carrie Richardson, Jane E. Dematte, G. R. Scott Budinger, Anthony J. Esposito, Alexander Misharin, Alok Choudhary, Ankit Agrawal, Ulas Bagci,
• Abstract要約: 医用画像分類に特化した最初の解剖学的インフォームドMOEフレームワークであるRegional Expert Networks (REN)を紹介した。 RENは解剖学の先行技術を利用して7人の専門専門家を訓練し、それぞれ異なる肺葉と両側の肺の組み合わせに特化している。 厳密な患者レベルのクロスバリデーションを通じて、RENは強力な一般化性と臨床解釈可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.83724094606554
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) architectures have significantly contributed to scalable machine learning by enabling specialized subnetworks to tackle complex tasks efficiently. However, traditional MoE systems lack domain-specific constraints essential for medical imaging, where anatomical structure and regional disease heterogeneity strongly influence pathological patterns. Here, we introduce Regional Expert Networks (REN), the first anatomically-informed MoE framework tailored specifically for medical image classification. REN leverages anatomical priors to train seven specialized experts, each dedicated to distinct lung lobes and bilateral lung combinations, enabling precise modeling of region-specific pathological variations. Multi-modal gating mechanisms dynamically integrate radiomics biomarkers and deep learning (DL) features (CNN, ViT, Mamba) to weight expert contributions optimally. Applied to interstitial lung disease (ILD) classification, REN achieves consistently superior performance: the radiomics-guided ensemble reached an average AUC of 0.8646 +/- 0.0467, a +12.5 percent improvement over the SwinUNETR baseline (AUC 0.7685, p = 0.031). Region-specific experts further revealed that lower-lobe models achieved AUCs of 0.88-0.90, surpassing DL counterparts (CNN: 0.76-0.79) and aligning with known disease progression patterns. Through rigorous patient-level cross-validation, REN demonstrates strong generalizability and clinical interpretability, presenting a scalable, anatomically-guided approach readily extensible to other structured medical imaging applications.
• Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは、複雑なタスクに効率的に対処する特別なサブネットワークを実現することによって、スケーラブルな機械学習に大きく貢献している。 しかし、従来のMOEシステムは、解剖学的構造と地域疾患の不均一性が病理学的パターンに強く影響を及ぼす、医学的イメージングに必要なドメイン固有の制約を欠いている。 本稿では,医用画像分類に特化した最初の解剖学的インフォームドMOEフレームワークであるRegional Expert Networks (REN)を紹介する。 RENは解剖学の先行技術を利用して7人の専門専門家を訓練し、それぞれ異なる肺葉と両側の肺の組み合わせに特化しており、地域固有の病態の正確なモデリングを可能にしている。 マルチモーダルゲーティング機構は, 放射線バイオマーカーと深層学習機能(CNN, ViT, Mamba)を動的に統合し, 専門的貢献の度合いを最適化する。 間質性肺疾患(ILD:interstitial lung disease)の分類において、RENは一貫して優れた性能を発揮し、放射線誘導アンサンブルは平均AUC 0.8646 +/- 0.0467、SwinUNETRベースライン(AUC 0.7685, p = 0.031)よりも+12.5%向上した。 地域の専門家はさらに、ローローブモデルがAUCの0.88-0.90を達成し、DLモデル(CNN: 0.76-0.79)を上回り、既知の疾患進行パターンと整合していることを明らかにした。 厳密な患者レベルのクロスバリデーションを通じて、RENは強力な一般化性と臨床解釈可能性を示し、スケーラブルで解剖学的に誘導されたアプローチを他の構造化された医療画像アプリケーションに容易に拡張できることを示した。

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