論文の概要: Diffusion Attention Expert Model for Predicting and Semi-automatic Localizing STAS in Lung Cancer Histopathological Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16444v1
• Date: Fri, 15 May 2026 01:01:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 23:51:08.322511
• Title: Diffusion Attention Expert Model for Predicting and Semi-automatic Localizing STAS in Lung Cancer Histopathological Images
• Title（参考訳）: 肺癌組織像における拡散注意エキスパートモデルによるSTASの予測と半自動位置推定
• Abstract要約: 凍結部(FS)およびパラフィン部(PS)における空気空間(STAS)の拡散を検出する拡散注意エキスパートモデル(DAEM)を提案する。 内部データセットでは、FSは0.8946、PSは0.9112である。 微乳頭型STASを含むいくつかの定量的TME指標は、STASの潜在的なバイオマーカーとして同定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.57584586447825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate intraoperative and postoperative diagnosis of spread through air spaces (STAS) is essential for guiding surgical decisions and postoperative management in lung cancer. However, histopathological assessment is labor-intensive and is prone to missed or incorrect diagnoses. We propose a Diffusion Attention Expert Model (DAEM) to detect STAS in frozen sections (FSs) and paraffin sections (PSs). Its diffusion attention expert module leverages full attention aggregation to learn multi-scale features from histopathological images, while a dual-branch architecture strengthens multi-scale feature representation. On an internal dataset, DAEM achieves AUCs of 0.8946 for FSs and 0.9112 for PSs. Validation on external multi-center datasets from eight institutions demonstrates strong generalizability and interpretability. Using tumor microenvironment (TME) features in PSs, we further enable semi-automatic measurement of STAS location and its distance from the primary tumor. Several quantitative TME metrics are identified as potential biomarkers for STAS, including micropapillary-type STAS. Overall, DAEM offers a clinically actionable framework for STAS assessment by enabling accurate and interpretable detection on FSs and PSs, supporting postoperative risk stratification through quantitative TME-based analysis.
• Abstract（参考訳）: 肺がんの外科的決定と術後管理を導くためには,航空空間(STAS)の正確な術中および術後診断が不可欠である。 しかし、病理組織学的評価は労働集約的であり、誤診や誤診をしがちである。 凍結部(FS)とパラフィン部(PS)のSTASを検出する拡散注意エキスパートモデル(DAEM)を提案する。 拡散アテンションエキスパートモジュールは、フルアテンションアグリゲーションを利用して、病理画像からマルチスケール特徴を学習する一方、デュアルブランチアーキテクチャはマルチスケール特徴表現を強化する。 内部データセットでは、FSは0.8946、PSは0.9112である。 8つの機関の外部マルチセンターデータセットに対する検証は、強力な一般化可能性と解釈可能性を示している。 腫瘍微小環境(TME)の特徴をPSで用い,STAS位置と原発腫瘍からの距離の半自動測定が可能となった。 微乳頭型STASを含むいくつかの定量的TME指標は、STASの潜在的なバイオマーカーとして同定される。 全体として、DAEMは、FSとPSの正確かつ解釈可能な検出を可能にし、定量的TME分析による術後リスク階層化を支援することによって、STAS評価のための臨床的に実行可能なフレームワークを提供する。

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