論文の概要: A Mixture-of-Experts Framework with Log-Logistic Components for Survival Analysis on Histopathology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06266v1
• Date: Sun, 09 Nov 2025 08:02:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.850738
• Title: A Mixture-of-Experts Framework with Log-Logistic Components for Survival Analysis on Histopathology Images
• Title（参考訳）: 組織像の生存分析のためのログロジスティックな成分を用いた実験用フレームワーク
• Authors: Ardhendu Sekhar, Vasu Soni, Keshav Aske, Shivam Madnoorkar, 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。 このモデルは、TGA LUADで0.644、TGA KIRCで0.751、TGA BRCAで0.752となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.825656149756289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a modular framework for predicting cancer specific survival from whole slide pathology images (WSIs). The method integrates four components: (i) Quantile Gated Patch Selection via quantile based thresholding to isolate prognostically informative tissue regions; (ii) Graph Guided Clustering using a k nearest neighbor graph to capture phenotype level heterogeneity through spatial and morphological coherence; (iii) Hierarchical Context Attention to learn intra and inter cluster interactions; and (iv) an Expert Driven Mixture of Log logistics framework to estimate complex survival distributions using Log logistics distributions. The model attains a concordance index of 0.644 on TCGA LUAD, 0.751 on TCGA KIRC, and 0.752 on TCGA BRCA respectively, outperforming existing state of the art approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,全スライド画像(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。 メソッドは4つのコンポーネントを統合する。 一 Quantile Gated Patch Selection by Quantile based thresholding to isolated prognostically informationative tissue region (II) k近傍グラフを用いたグラフガイドクラスタリングによる空間的・形態的コヒーレンスによる表現型レベルの不均一性の把握 三 クラスタ内及びクラスタ間相互作用を学習するための階層的コンテキスト注意 (iv) ログロジスティクス分布を用いて複雑な生存分布を推定する、ログロジスティクスのエキスパート駆動混合フレームワーク。 このモデルは、TGA LUADで0.644、TGA KIRCで0.751、TGA BRCAで0.752と一致し、既存の最先端のアプローチより優れている。

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