論文の概要: Observation-Anchored Selective Assimilation for Longitudinal Tumor-State Proxy Forecasting in Post-Treatment Glioma
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.12435v1
- Date: Fri, 11 Sep 2026 04:55:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-15 07:38:31.624441
- Title: Observation-Anchored Selective Assimilation for Longitudinal Tumor-State Proxy Forecasting in Post-Treatment Glioma
- Title（参考訳）: 外傷後グリオーマにおける縦隔腫瘍予後予測のための観察的アンコール的同化術
- Abstract要約: グリオーマ患者の治療後のMRIは、患者固有の腫瘍状態のプロキシー推定を更新するための連続的な観察を提供する。
患者固有の状態に中間観察が固定される監視対応のディジタルツインアップデートとして予測を定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4540258577108776
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Post-treatment MRI in patients with glioma provides serial observations for updating patient-specific tumor-state proxy estimates, but variable appearances and trajectories complicate forecasting. We formulate forecasting as an observation-aware digital-twin update in which an intermediate observation anchors the patient-specific state. Among 203 patients and 594 follow-up time points, a predefined no-new-treatment criterion retained 120 of 236 candidate triplets, split into 81/24/15 training/validation/test triplets at the patient level. Each time point was represented by a continuous voxel-wise tumor-state proxy map in [0,1] derived from MRI lesion labels. A SegMamba-based single-step forecaster predicted update proposals from multimodal source-state tensors. Observation-Anchored Selective Assimilation (OASA) retained the observed intermediate proxy as the state anchor and selectively applied updates through a validation-selected tiered case-level rule and voxel-wise soft gate. We compared initial-scan forecasting, rollout without assimilation, latest-observation persistence, direct prediction, OASA, OASA + calibration, and morphological dilation. Checkpoints, OASA rules, and calibration thresholds were selected using validation data only. Across three seeds on 15 held-out test triplets, OASA maintained Dice at $τ$ = 0.2 comparable to persistence (0.6071 $\pm$ 0.0025 vs. 0.6070) while yielding numerically higher Dice at $τ$ = 0.5 (0.4269 $\pm$ 0.0079 vs. 0.3981), with a small RMSE increase. Calibration increased Dice at $τ$ = 0.2 to 0.6178 $\pm$ 0.0025, increased false-positive (FP) support (11,836$\rightarrow$18,663), and reduced false-negative (FN) support (22,107$\rightarrow$17,536). This reflects near-threshold support calibration rather than improved biological predictive capability. Code is publicly available at https://github.com/jsudg436/longitudinal-proxy-forecasting.
- Abstract（参考訳）: グリオーマ患者の治療後のMRIは、患者固有の腫瘍状態のプロキシー推定を更新するための連続的な観察を提供するが、様々な外観と軌跡は予測を複雑にする。
患者固有の状態に中間観察が固定される監視対応のディジタルツインアップデートとして予測を定式化する。
203例と594例のフォローアップタイムポイントのうち, 未治療基準は236例中120例であり, 81/24/15例に分けた。
MRI像から得られた[0,1]において,各時点を連続的ボクセル単位で腫瘍状態のプロキシマップで表現した。
SegMambaベースのシングルステップ予測器は、マルチモーダルソース状態テンソルからの更新提案を予測した。
OASAは、観察された中間プロキシを状態アンカーとして保持し、バリデーション選択されたケースレベルルールとボクセルワイドゲートを通じて選択的に更新した。
我々は,初期スキャン予測,同化のないロールアウト,最新観測持続性,直接予測,OASA,OASA+キャリブレーション,形態的拡張を比較した。
検証データのみを用いて、チェックポイント、OASAルール、キャリブレーションしきい値を選択した。
15個の保持されたテスト三重項の3つの種にわたって、OASAは、Diceを持続性(0.6071 $\pm$ 0.0025 vs. 0.6070)に匹敵する$τ$ = 0.5(0.4269 $\pm$ 0.0079 vs. 0.3981)で維持し、RMSEの増加とともに、数値的に高いDiceを$τ$ = 0.5(0.4269 $\pm$ 0.0079 vs. 0.3981)とした。
キャリブレーションはDiceを$τ$ = 0.2 to 0.6178$\pm$ 0.0025で増加させ、偽陽性(FP)サポートを増加させ(11,836$\rightarrow$18,663)、偽陰性(FN)サポートを減少させた(22,107$\rightarrow$17,536)。
これは、生物学的予測能力の向上よりも、ほぼ閾値のサポートキャリブレーションを反映している。
コードはhttps://github.com/jsudg436/longitudinal-proxy-forecasting.comで公開されている。
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