Automatische Erstellung von Pathologieberichten für gigapixel-große Ganzkörperaufnahmen

Core Concepts

Unser Modell kann Pathologieberichte für gigapixel-große Ganzkörperaufnahmen generieren, die mehrere klinische Hinweise enthalten und bei bestimmten Aufgaben auf Ebene der Präparate eine wettbewerbsfähige Leistung erzielen.

Abstract

In dieser Arbeit präsentieren wir einen Ansatz zur automatischen Erstellung von Pathologieberichten für gigapixel-große Ganzkörperaufnahmen (Whole Slide Images, WSI). Auf der Datenebene haben wir den größten WSI-Text-Datensatz (TCGA-PathoText) kuratiert, indem wir fast 10.000 hochwertige WSI-Text-Paare aus TCGA extrahiert und bereinigt haben. Auf der Modellseite schlagen wir das Multiple Instance Generation (MI-Gen)-Modell vor, das Pathologieberichte für gigapixel-große WSIs erstellen kann. Wir haben unser Modell auf dem größten Teilsatz von TCGA-PathoText getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass unser Modell Pathologieberichte generieren kann, die mehrere klinische Hinweise enthalten, und bei bestimmten Aufgaben auf Ebene der Präparate eine wettbewerbsfähige Leistung erzielt. Wir beobachten, dass die einfache semantische Extraktion aus den Pathologieberichten die beste Leistung (F1-Score von 0,838) bei der BRCA-Subtypisierung erzielt und damit frühere State-of-the-Art-Ansätze übertrifft.

Stats

Die TCGA-PathoText-Sammlung enthält insgesamt 9.009 WSI-Text-Paare. Unser generiertes Modell erreicht einen F1-Score von 0,838 bei der BRCA-Subtypisierung.

Quotes

"Unser Modell kann Pathologieberichte generieren, die mehrere klinische Hinweise enthalten und bei bestimmten Aufgaben auf Ebene der Präparate eine wettbewerbsfähige Leistung erzielen." "Wir beobachten, dass die einfache semantische Extraktion aus den Pathologieberichten die beste Leistung (F1-Score von 0,838) bei der BRCA-Subtypisierung erzielt und damit frühere State-of-the-Art-Ansätze übertrifft."

Key Insights Distilled From

WsiCaption

by Pingyi Chen,... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.16480.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Genauigkeit der räumlichen Beschreibungen in den generierten Pathologieberichten weiter verbessern?

Um die Genauigkeit der räumlichen Beschreibungen in den generierten Pathologieberichten weiter zu verbessern, könnten folgende Ansätze verfolgt werden: Verfeinerung der Positionsbewusstseinsmodule: Durch die Optimierung der hierarchischen positionsbewussten Module kann die Erfassung von räumlichen Informationen in den generierten Berichten verbessert werden. Dies könnte durch die Einführung zusätzlicher Convolutional Neural Networks (CNNs) mit verschiedenen Kernelgrößen erfolgen, um eine genauere Erfassung der räumlichen Strukturen zu ermöglichen. Integration von 3D-Informationen: Da die WSI nur 2D-Informationen liefern, könnte die Integration von 3D-Informationen aus anderen Quellen, wie z.B. bildgebenden Verfahren, die räumliche Beschreibungen ergänzen, die Genauigkeit der generierten Berichte verbessern. Feedback-Schleifen mit Experten: Durch die Implementierung von Feedback-Schleifen mit erfahrenen Pathologen könnte die Genauigkeit der räumlichen Beschreibungen in den generierten Berichten validiert und verbessert werden. Dieser iterative Prozess könnte dazu beitragen, Fehler zu identifizieren und das Modell entsprechend anzupassen.

Welche zusätzlichen Informationen aus den Ganzkörperaufnahmen könnten verwendet werden, um die Qualität der Pathologieberichte zu steigern?

Zur Steigerung der Qualität der Pathologieberichte könnten zusätzliche Informationen aus den Ganzkörperaufnahmen genutzt werden, wie z.B.: Molekulare Marker: Die Integration von Informationen zu molekularen Markern aus den Ganzkörperaufnahmen könnte dazu beitragen, präzisere diagnostische Berichte zu generieren und die Subtypisierung von Tumoren zu verbessern. Gewebestruktur: Durch die Analyse der Gewebestruktur in den Ganzkörperaufnahmen könnten detailliertere Beschreibungen der histologischen Merkmale in den Pathologieberichten ermöglicht werden, was zu einer genaueren Diagnose führen könnte. Klinische Verlaufsdaten: Die Integration von klinischen Verlaufsdaten aus den Ganzkörperaufnahmen könnte dazu beitragen, die prognostischen Einschätzungen in den Pathologieberichten zu stärken und eine personalisierte Behandlungsplanung zu unterstützen.

Wie könnte man die Methode auf andere Anwendungsgebiete mit hochauflösenden Bildern, wie z.B. Fernerkundung, übertragen?

Um die Methode auf andere Anwendungsgebiete mit hochauflösenden Bildern wie Fernerkundung zu übertragen, könnten folgende Schritte unternommen werden: Anpassung der Visual Extractors: Die Visual Extractors könnten entsprechend den spezifischen Merkmalen der Fernerkundungsbilder angepasst werden, um relevante Informationen zu extrahieren und für die Generierung von Berichten zu nutzen. Datenvorbereitung: Es wäre wichtig, hochwertige Datensätze von Fernerkundungsbildern und den entsprechenden Textbeschreibungen zu erstellen, um das Modell zu trainieren und zu validieren. Modellanpassung: Das Modell könnte an die spezifischen Anforderungen der Fernerkundung angepasst werden, z.B. durch die Integration von geografischen Informationen oder spezifischen Merkmalen der Landschaft. Durch diese Anpassungen und eine gezielte Validierung könnte die vorgestellte Methode erfolgreich auf andere Anwendungsgebiete mit hochauflösenden Bildern wie Fernerkundung übertragen werden.