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Verbesserung der Krebsdiagnose mit dem DIOR-ViT-Framework

Eine neue Methode nutzt KI, um die Genauigkeit der Krebsgradierung zu verbessern.

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Inhaltsverzeichnis

Krebs ist ein grosses Gesundheitsproblem weltweit und verursacht jedes Jahr Millionen neuer Fälle und Todesfälle. Ärzte nehmen oft Gewebeproben von Patienten, wenn sie Krebs vermuten. Diese Proben werden gefärbt und unter dem Mikroskop von Pathologen untersucht, um zu bestätigen, ob Krebs vorhanden ist und um welchen Typ es sich handelt. Obwohl es viele Fortschritte in der Medizin gab, beruht die Untersuchung dieser Proben grösstenteils auf Menschen, was zu Fehlern und Inkonsistenzen führen kann. Diese manuelle Methode ist langsam und kann die Qualität der medizinischen Versorgung beeinträchtigen. Deshalb gibt es einen starken Bedarf an schnelleren und zuverlässigeren Methoden zur Krebsdiagnose.

Ein neuer Ansatz, der rechnergestützte Pathologie genannt wird, kombiniert künstliche Intelligenz und fortschrittliche Bildgebungstechniken, um Ärzten zu helfen, Gewebeproben zu analysieren. Viele dieser Werkzeuge verwenden Methoden des tiefen Lernens, insbesondere eine Art namens konvolutionale neuronale Netzwerke (CNNs). Diese Netzwerke sind nützlich für verschiedene Aufgaben, darunter das Segmentieren von Gewebe, das Erkennen von Zellteilungen, das Vorhersagen von Reaktionen auf Behandlungen und das Bewerten von Krebs. Kürzlich hat ein neuerer Ansatz namens Vision Transformer (ViT) an Popularität gewonnen, weil er bei visuellen Aufgaben eine starke Leistung zeigt.

Krebsgrade zeigen, wie aggressiv ein Krebs ist, und jeder Grad hat seine eigenen einzigartigen Muster. Normalerweise schauen Pathologen sich diese Muster an und vergeben einen Grad basierend auf ihren Feststellungen. Dieser Bewertungsprozess behandelt Krebsgrade jedoch oft als separate und nicht miteinander verbundene Kategorien und ignoriert, dass einige Grade schlimmer sind als andere. Höhere Grade bedeuten normalerweise schlechteren Krebs. Um dem entgegenzuwirken, haben Forscher eine Methode vorgeschlagen, die die Beziehung zwischen den Graden als eine Art Rangsystem betrachtet. Dieses System könnte verbessern, wie wir Krebs klassifizieren.

Um Krebsgrade besser zu klassifizieren, wurde ein neues Framework namens DIOR-ViT entwickelt. Diese Methode verwendet den Vision Transformer und kombiniert ihn mit zwei Lernansätzen: Multi-Task-Learning und Order-Learning. Im DIOR-ViT analysiert das Modell eine Gewebeprobe und erstellt eine detaillierte Merkmalsdarstellung davon. Das Modell ist darauf ausgelegt, gleichzeitig zwei Aufgaben zu bearbeiten: die Vorhersage des Krebsgrads und die Einordnung der Grade nach Schweregrad.

Für die Vorhersage des Krebsgrads sucht das Modell nach spezifischen Mustern in der Gewebeprobe, um festzustellen, zu welchem Grad sie gehört. In der zweiten Aufgabe lernt das Modell die Reihenfolge zwischen Gewebeproben, indem es sie vergleicht und auf ihre Unterschiede achtet. Dieser Ansatz zielt darauf ab, ein genaueres Verständnis dafür zu schaffen, wie Krebsgrade miteinander in Beziehung stehen.

Um das Modell zu optimieren, wurde eine neue Verlustfunktion speziell für dieses Framework erstellt. Diese Verlustfunktion hilft dem Modell, besser aus seinen Vorhersagen zu lernen. Um die Effektivität von DIOR-ViT zu testen, verwendeten Forscher verschiedene Datensätze von Krebsgestellen, darunter Proben aus kolorektalem, Prostata- und Magenkrebs. Die Ergebnisse zeigten, dass DIOR-ViT besser abschnitt als mehrere andere bestehende Modelle bei der genauen Klassifizierung von Fällen.

Der Bedarf an besserer Krebsdiagnose

Krebs ist eine der Hauptursachen für Todesfälle weltweit. Im Jahr 2020 gab es über 19 Millionen neue Krebsfälle und 10 Millionen Todesfälle. Eine genaue Krebsdiagnose ist entscheidend für eine effektive Behandlung. Wenn Ärzte Krebs vermuten, sammeln sie Gewebeproben durch Biopsie oder Operation. Diese Proben werden dann mikroskopisch untersucht. Trotz der Fortschritte in der Medizintechnologie hängt die endgültige Diagnose immer noch stark von der Einschätzung eines Pathologen ab, die von Person zu Person unterschiedlich sein kann und zeitaufwändig ist.

Aufgrund der inhärenten Einschränkungen manueller Bewertungen gibt es eine erhebliche Nachfrage nach automatisierten Lösungen, die grosse Mengen an Pathologie-Bildern effizienter bearbeiten können. Rechnergestützte Pathologie, die künstliche Intelligenz und fortschrittliche Bildgebungstechnologie nutzt, ist ein aufstrebendes Feld, das verspricht, traditionelle Pathologiepraktiken zu verbessern.

Wie Vision Transformer funktionieren

Der Vision Transformer (ViT) ist ein Modell, das für die Verarbeitung von Bilddaten entwickelt wurde. Traditionell verwendeten tiefen Lernmodelle für die Bildanalyse konvolutionale Schichten, um Muster zu erfassen. ViT verwendet jedoch eine andere Methode namens Selbstaufmerksamkeit, die es dem Modell ermöglicht, die Wichtigkeit verschiedener Teile eines Bildes bei der Entscheidungsfindung zu gewichten. Dies hat vielversprechende Ergebnisse in verschiedenen Computer Vision-Aufgaben gezeigt, auch in solchen, die mit Pathologie zu tun haben.

Verständnis der Krebsgrade

Jeder Grad von Krebs hat spezifische Merkmale, die in Gewebeproben sichtbar sind. Wenn Pathologen diese Proben analysieren, vergeben sie einen Grad basierend auf den beobachteten Mustern. Typischerweise wird Krebs in verschiedene Kategorien klassifiziert, ohne die Beziehungen zwischen verschiedenen Graden zu berücksichtigen. Dies kann zu einer Vereinfachung führen, bei der eine ernste Situation nicht die Aufmerksamkeit erhält, die sie verdient, nur weil sie in eine spezifische Kategorie passt.

Deshalb kann es vorteilhaft sein, die Bewertung von Krebsgraden als Rangproblem zu behandeln. Dieser Ansatz erkennt an, dass jeder Grad ein unterschiedliches Schweregradlevel hat, was bei differenzierten Entscheidungen und Behandlungsplanungen helfen kann.

Einführung von DIOR-ViT

DIOR-ViT steht für Differential Ordinal Learning Vision Transformer. Dieses System zielt darauf ab, die Genauigkeit der Krebsbewertung in Pathologie-Bildern zu verbessern, indem es die Beziehungen zwischen den Graden berücksichtigt. Das Modell nutzt die Architektur des Vision Transformers zusammen mit einer Lernmethode, die es ihm ermöglicht, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen.

Das Modell nimmt eine Gewebeprobe auf und verarbeitet sie in eine detaillierte Merkmalsdarstellung. Durch die Nutzung von Multi-Task-Learning sagt DIOR-ViT sowohl den spezifischen Krebsgrad voraus als auch eine Rangfolge zwischen den Gewebeproben basierend auf ihren Merkmalen festlegt. Dieser doppelte Ansatz verbessert die Fähigkeit des Modells, Krebsgrade genau und zuverlässig zu klassifizieren.

Merkmalsextraktion

Der Prozess beginnt mit der Extraktion von Merkmalen aus Gewebeproben. Das Modell verwendet die Architektur des Vision Transformers, um eine Gewebeprobe in einen hochdimensionalen Raum zu konvertieren, der wesentliche Merkmale erfasst. Diese Darstellung ermöglicht es dem Modell, die innerhalb der Probe gefundenen Muster zu analysieren und zu interpretieren.

Kategorische Klassifikation

Die erste Aufgabe besteht darin, den Krebsgrad basierend auf den extrahierten Merkmalen vorherzusagen. Das Modell identifiziert die spezifischen Muster, die im Gewebe vorhanden sind, um genau festzustellen, zu welchem Grad es gehört.

Differenzielle Ordinal-Klassifikation

Die zweite Aufgabe besteht darin, Paare von Gewebeproben zu vergleichen, um ihre Beziehungen besser zu verstehen. Durch die Analyse der Unterschiede in ihren Merkmalen und den zugehörigen Graden lernt DIOR-ViT die Rangfolge zwischen ihnen. Dies hilft dem Modell zu verstehen, ob eine Probe besser oder schlechter ist als eine andere und wie viel schlechter sie ist.

Ergebnisse und Leistung

Forscher haben die Effektivität von DIOR-ViT mit einer Vielzahl von Datensätzen bewertet, darunter kolorektaler, Prostata- und Magenkrebs. Die Ergebnisse zeigten, dass DIOR-ViT mehrere bestehende Modelle, die auf verschiedenen Architekturen basieren, übertraf. Dies zeigt die Fähigkeit des Modells, sich anzupassen und gut über verschiedene Arten von Krebs und Datensätzen hinweg abzuschneiden, und hebt seine Robustheit hervor.

Fazit

Das DIOR-ViT-Framework bietet einen vielversprechenden Ansatz zur Krebsbewertung in der rechnergestützten Pathologie. Indem es die natürlichen Beziehungen zwischen Krebsgraden berücksichtigt, verbessert es die Klassifikationsgenauigkeit und Zuverlässigkeit. Diese Methode könnte potenziell auch andere Krankheiten beeinflussen, bei denen Bewertung und Klassifizierung entscheidend für Diagnose und Behandlung sind. Während sich die rechnergestützte Pathologie weiterentwickelt, stellen Werkzeuge wie DIOR-ViT wertvolle Fortschritte im Kampf gegen Krebs dar.

Originalquelle

Titel: DIOR-ViT: Differential Ordinal Learning Vision Transformer for Cancer Classification in Pathology Images

Zusammenfassung: In computational pathology, cancer grading has been mainly studied as a categorical classification problem, which does not utilize the ordering nature of cancer grades such as the higher the grade is, the worse the cancer is. To incorporate the ordering relationship among cancer grades, we introduce a differential ordinal learning problem in which we define and learn the degree of difference in the categorical class labels between pairs of samples by using their differences in the feature space. To this end, we propose a transformer-based neural network that simultaneously conducts both categorical classification and differential ordinal classification for cancer grading. We also propose a tailored loss function for differential ordinal learning. Evaluating the proposed method on three different types of cancer datasets, we demonstrate that the adoption of differential ordinal learning can improve the accuracy and reliability of cancer grading, outperforming conventional cancer grading approaches. The proposed approach should be applicable to other diseases and problems as they involve ordinal relationship among class labels.

Autoren: Ju Cheon Lee, Keunho Byeon, Boram Song, Kyungeun Kim, Jin Tae Kwak

Letzte Aktualisierung: 2024-07-10 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2407.08503

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.08503

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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