Tiefe Lernmethoden auf Basis von Vision Transformern zur histologischen Klassifizierung von Endometriumkarzinomen

核心概念

Ein tiefer Lernansatz, der Convolutional Neural Networks zur Extraktion histologischer Merkmale und einen Vision Transformer zur Aggregation dieser Merkmale und Klassifizierung von Endometriumkarzinomen in Hoch- und Niedriggrad-Kategorien verwendet.

要約

Diese Studie stellt EndoNet vor, ein Modell, das Convolutional Neural Networks zur Extraktion histologischer Merkmale und einen Vision Transformer zur Aggregation dieser Merkmale und Klassifizierung von Endometriumkarzinomen in Hoch- und Niedriggrad-Kategorien verwendet.
Das Modell wurde auf 929 digitalisierten Hämatoxylin-Eosin-gefärbten Whole-Slide-Bildern von Endometriumkarzinomen aus Hysterektomie-Fällen am Dartmouth-Health-Krankenhaus trainiert. Es klassifiziert diese Bilder in die Kategorien Niedriggrad (Endometrioid Grad 1 und 2) und Hochgrad (endometrioides Karzinom FIGO-Grad 3, seröses Karzinom, Karzinosarkom).
EndoNet wurde auf einem internen Testdatensatz von 110 Patienten und einem externen Testdatensatz von 100 Patienten aus der öffentlichen TCGA-Datenbank evaluiert. Das Modell erreichte einen gewichteten durchschnittlichen F1-Score von 0,91 (95% KI: 0,86–0,95) und eine AUC von 0,95 (95% KI: 0,89–0,99) auf dem internen Test sowie 0,86 (95% KI: 0,80–0,94) für den F1-Score und 0,86 (95% KI: 0,75–0,93) für die AUC auf dem externen Test.

統計

"Die Studie schätzt, dass in den USA im Jahr 2023 etwa 65.950 neue Fälle von Endometriumkarzinomen diagnostiziert werden und die Krankheit etwa 12.550 Todesfälle verursachen wird."
"Endometriumkarzinome werden in Typ I (niedriggradig (Grad 1 oder 2) endometrioid) mit in der Regel guter Prognose und Typ II (Grad 3 endometrioid, serös, klarzellig, Karzinosarkom, undifferenziert/dedifferenziert) mit relativ schlechter Prognose eingeteilt."

引用

"Die Klassifizierung von Endometriumkarzinomen allein anhand der Histologie zeigt Raten der Beobachterübereinstimmung zwischen 10% und 20% und bis zu 26% bis 37% bei hochgradigen Tumoren."
"Automatisierte Bildanalyse mit tiefen Lernmethoden kann schnelle, genaue und konsistente Ergebnisse liefern."

抽出されたキーインサイト

Vision Transformer-Based Deep Learning for Histologic Classification of Endometrial Cancer

by Manu Goyal,L... 場所 arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.08479.pdf

深掘り質問

Wie könnte EndoNet in Zukunft um molekulare und klinische Daten erweitert werden, um eine umfassendere Risikostratifizierung und Prognoseeinschätzung von Endometriumkarzinomen zu ermöglichen?

Um EndoNet in Zukunft um molekulare und klinische Daten zu erweitern und eine umfassendere Risikostratifizierung und Prognoseeinschätzung von Endometriumkarzinomen zu ermöglichen, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Integration von molekularen Daten: Durch die Integration von genetischen und molekularen Informationen, wie z.B. spezifische genetische Mutationen (POLEmut, MMRd, NSMP, p53abn), können präzisere Vorhersagen über das Risiko, den Verlauf und die Behandlung von Endometriumkarzinomen getroffen werden. Dies könnte durch die Kombination von Bildanalyse mit molekularen Profilen erfolgen, um eine ganzheitliche Bewertung zu ermöglichen.

Einbeziehung klinischer Parameter: Die Berücksichtigung klinischer Parameter wie Alter der Patienten, Symptome, Behandlungshistorie und andere klinische Merkmale kann dazu beitragen, die Risikostratifizierung und Prognoseeinschätzung zu verbessern. Diese Daten könnten in das EndoNet-Modell integriert werden, um eine personalisierte und präzise Bewertung zu ermöglichen.

Entwicklung eines Multi-Modalen Ansatzes: Durch die Entwicklung eines Multi-Modalen Ansatzes, der Bildanalyse mit klinischen und molekularen Daten kombiniert, kann eine umfassende Bewertung von Endometriumkarzinomen erreicht werden. Dieser Ansatz könnte die Genauigkeit der Risikostratifizierung und Prognoseeinschätzung weiter verbessern.

Validierung und klinische Studien: Um die Wirksamkeit der erweiterten EndoNet-Modelle zu validieren, sind klinische Studien und Validierungen erforderlich. Durch die Zusammenarbeit mit Pathologen, Onkologen und anderen Fachleuten im Gesundheitswesen können die Modelle weiter optimiert und für den klinischen Einsatz vorbereitet werden.

Wie könnte EndoNet in Zukunft auch seltene Subtypen des Endometriumkarzinoms wie den klarzelligen Karzinom oder undifferenzierte/dedifferenzierte Karzinome zuverlässig klassifizieren?

Um EndoNet in Zukunft auch seltene Subtypen des Endometriumkarzinoms wie den klarzelligen Karzinom oder undifferenzierte/dedifferenzierte Karzinome zuverlässig zu klassifizieren, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Erweiterung des Trainingsdatensatzes: Durch die Erweiterung des Trainingsdatensatzes um mehr Fälle von seltenen Subtypen wie klarzelligen Karzinomen oder undifferenzierten/dedifferenzierten Karzinomen kann EndoNet trainiert werden, um diese spezifischen histologischen Merkmale zu erkennen und zu klassifizieren.

Experteneinbindung: Die Einbeziehung von Experten und Pathologen, die sich auf seltene Subtypen von Endometriumkarzinomen spezialisiert haben, kann dazu beitragen, das Modell zu trainieren und zu validieren. Durch die Zusammenarbeit mit Fachleuten können spezifische Merkmale und Muster identifiziert werden, die für die Klassifizierung dieser seltenen Subtypen relevant sind.

Feinabstimmung der Modelle: Durch die Feinabstimmung der EndoNet-Modelle auf die Erkennung und Klassifizierung spezifischer histologischer Merkmale von seltenen Subtypen kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Klassifizierung verbessert werden. Dies könnte durch iterative Trainings- und Validierungsprozesse erfolgen, um die Leistung des Modells kontinuierlich zu optimieren.

Validierung und externe Tests: Um die Zuverlässigkeit der Klassifizierung von seltenen Subtypen zu gewährleisten, sind Validierungen und externe Tests erforderlich. Durch die Überprüfung der Leistung des Modells anhand von verschiedenen Datensätzen und unabhängigen Bewertungen kann die Fähigkeit von EndoNet, seltene Subtypen zuverlässig zu klassifizieren, bestätigt werden.