論文の概要: Margin-Consistent Deep Subtyping of Invasive Lung Adenocarcinoma via Perturbation Fidelity in Whole-Slide Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06650v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 20:47:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-15 16:38:22.481328
• Title: Margin-Consistent Deep Subtyping of Invasive Lung Adenocarcinoma via Perturbation Fidelity in Whole-Slide Image Analysis
• Title（参考訳）: 全スライディング画像解析における摂動忠実度による浸潤性肺腺癌のMargin-Consistent Deep Subtyping
• Abstract要約: 浸潤性肺腺癌亜型に対する全スライディング画像分類は, 実際の画像摂動に対して脆弱である。 本研究では,143枚の全スライディング画像から203,226枚のパッチに対して評価したマージン整合性フレームワークを提案する。 提案手法は,Kendall相関によるトレーニング中の0.88,バリデーション時の0.64の頑健な特徴-論理空間アライメントを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.00702842825464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Whole-slide image classification for invasive lung adenocarcinoma subtyping remains vulnerable to real-world imaging perturbations that undermine model reliability at the decision boundary. We propose a margin consistency framework evaluated on 203,226 patches from 143 whole-slide images spanning five adenocarcinoma subtypes in the BMIRDS-LUAD dataset. By combining attention-weighted patch aggregation with margin-aware training, our approach achieves robust feature-logit space alignment measured by Kendall correlations of 0.88 during training and 0.64 during validation. Contrastive regularization, while effective at improving class separation, tends to over-cluster features and suppress fine-grained morphological variation; to counteract this, we introduce Perturbation Fidelity (PF) scoring, which imposes structured perturbations through Bayesian-optimized parameters. Vision Transformer-Large achieves 95.20 +/- 4.65% accuracy, representing a 40% error reduction from the 92.00 +/- 5.36% baseline, while ResNet101 with an attention mechanism reaches 95.89 +/- 5.37% from 91.73 +/- 9.23%, a 50% error reduction. All five subtypes exceed an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.99. On the WSSS4LUAD external benchmark, ResNet50 with an attention mechanism attains 80.1% accuracy, demonstrating cross-institutional generalizability despite approximately 15-20% domain-shift-related degradation and identifying opportunities for future adaptation research.
• Abstract（参考訳）: 浸潤性肺腺癌の亜型化のための全スライディング画像分類は、決定境界におけるモデルの信頼性を損なう実際の画像摂動に対して脆弱なままである。 BMIRDS-LUADデータセットの5つの腺癌サブタイプにまたがる143枚の全スライディング画像から,203,226個のパッチを用いたマージン一貫性フレームワークを提案する。 注意重み付きパッチアグリゲーションとマージン・アウェア・トレーニングを組み合わせることで,トレーニング中のKendall相関が0.88,バリデーション時に0.64と測定したロジット空間アライメントを実現する。 比較正則化は, クラス分離の改善に有効であるが, オーバークラスタ特性を抑え, きめ細かな形態変化を抑制する傾向があり, これに対処するために, ベイズ最適化パラメータによる構造的摂動を課する摂動忠実度(PF)スコアを導入する。 Vision Transformer-Large は 95.20 +/- 4.65% の精度を達成し、92.00 +/- 5.36% から40% の誤差削減を達成し、ResNet101 は 95.89 +/- 5.37% から 91.73 +/- 9.23% に到達した。 5つのサブタイプは全て、受信機動作特性曲線(AUC)の0.99の領域を超える。 WSSS4LUAD外部ベンチマークでは、注意機構を備えたResNet50が80.1%の精度を実現し、約15-20%のドメインシフト関連劣化と将来の適応研究の機会が証明されている。

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