Améliorer le diagnostic du cancer avec le cadre DIOR-ViT

Le cancer est un gros souci de santé dans le monde entier, causant des millions de nouveaux cas et de décès chaque année. Les médecins prennent souvent des échantillons de tissus chez les patients quand ils suspectent un cancer. Ces échantillons sont colorés et examinés au microscope par des pathologistes pour confirmer si le cancer est présent et quel type c'est. Même s'il y a eu beaucoup d'avancées en médecine, l'examen de ces échantillons dépend surtout des humains, ce qui peut mener à des erreurs et des incohérences. Cette méthode manuelle est lente et peut diminuer la qualité des soins médicaux. À cause de ça, il y a un fort besoin de méthodes plus rapides et fiables pour diagnostiquer le cancer.

Une nouvelle approche appelée pathologie computationnelle combine l'intelligence artificielle et des techniques d'imagerie avancées pour aider les médecins à analyser les échantillons de tissus. Beaucoup de ces outils utilisent des méthodes d'apprentissage profond, notamment un type appelé réseaux de neurones convolutifs (CNNs). Ces réseaux ont été utiles pour diverses tâches, y compris la segmentation des tissus, la détection de la division cellulaire, la prédiction des réponses aux traitements, et le classement du cancer. Récemment, une méthode plus nouvelle appelée Vision Transformer (ViT) a gagné en popularité grâce à sa forte performance dans les tâches visuelles.

Les grades de cancer indiquent à quel point un cancer est agressif, et chaque grade a ses propres motifs uniques. D'habitude, les pathologistes regardent ces motifs et assignent un grade basé sur leurs constats. Cependant, ce processus de classement traite souvent les grades de cancer comme des catégories séparées et non liées, ignorant le fait que certains grades sont pires que d'autres. Par exemple, des grades plus élevés signifient généralement un cancer plus mauvais. Pour remédier à cela, des chercheurs ont suggéré une méthode qui considère la relation entre les grades comme un système de classement. Ce système pourrait améliorer la façon dont nous classifions le cancer.

Pour mieux classer les grades de cancer, un nouveau cadre appelé DIOR-ViT a été développé. Cette méthode utilise le Vision Transformer et le combine avec deux approches d'apprentissage : l'Apprentissage multitâche et l'apprentissage ordonné. Dans DIOR-ViT, le modèle analyse un échantillon de tissu et produit une représentation détaillée de ses caractéristiques. Le modèle est conçu pour travailler sur deux tâches en même temps : prédire le grade du cancer et classer les grades en fonction de leur gravité.

Pour la tâche de prédiction du grade du cancer, le modèle cherche des motifs spécifiques dans l'échantillon de tissu pour déterminer à quel grade il appartient. Dans la tâche secondaire, le modèle apprend le classement entre les échantillons de tissus en les comparant et en regardant leurs différences. Cette approche vise à créer une compréhension plus précise de la façon dont les grades de cancer se rapportent les uns aux autres.

Pour optimiser le modèle, une nouvelle fonction de perte a été créée spécifiquement pour ce cadre. Cette fonction de perte aide le modèle à mieux apprendre de ses prédictions. Pour tester l'efficacité de DIOR-ViT, les chercheurs ont utilisé divers ensembles de données de tissus cancéreux, y compris des échantillons de cancers colorectal, de prostate et gastrique. Les résultats ont montré que DIOR-ViT s'est mieux comporté que plusieurs autres modèles existants dans la classification précise des cas de cancer.

#Le besoin d'un meilleur diagnostic du cancer

Le cancer est l'une des principales causes de décès dans le monde. En 2020, il y a eu plus de 19 millions de nouveaux cas de cancer et 10 millions de décès. Diagnostiquer le cancer avec précision est crucial pour un traitement efficace. Quand les médecins suspectent un cancer, ils collectent des échantillons de tissus par biopsie ou chirurgie. Ces échantillons sont ensuite examinés au microscope. Même avec les avancées de la technologie médicale, le diagnostic final dépend encore beaucoup de l'évaluation d'un pathologiste, ce qui peut varier d'une personne à l'autre et prend du temps.

À cause des limitations inhérentes aux évaluations manuelles, il y a une forte demande pour des solutions automatisées qui peuvent gérer de grands volumes d'images de pathologie plus efficacement. La pathologie computationnelle, qui utilise l'intelligence artificielle et la technologie d'imagerie avancée, est un domaine émergent qui promet d'améliorer les pratiques de pathologie traditionnelles.

#Comment fonctionnent les Vision Transformers

Le Vision Transformer (ViT) est un modèle conçu pour gérer les données d'image. Traditionnellement, les modèles d'apprentissage profond pour l'analyse d'image utilisaient des couches convolutives pour capturer des motifs. Cependant, le ViT utilise une méthode différente appelée attention automatique, qui permet au modèle de peser l'importance des différentes parties d'une image lors de la prise de décisions. Cela a montré des résultats prometteurs dans diverses tâches de vision par ordinateur, y compris celles liées à la pathologie.

#Comprendre les grades de cancer

Chaque grade de cancer a des caractéristiques spécifiques visibles dans les échantillons de tissus. Quand les pathologistes analysent ces échantillons, ils assignent un grade basé sur les motifs observés. Typiquement, le cancer est classé en catégories distinctes sans considérer les relations entre les différents grades. Cela peut mener à une simplification excessive, où une situation grave peut ne pas recevoir l'attention qu'elle mérite juste parce qu'elle correspond à une catégorie spécifique.

C'est pourquoi traiter le classement du cancer comme un problème de classement peut être bénéfique. Cette approche reconnaît que chaque grade a un niveau de gravité différent, ce qui peut aider à une prise de décision et à une planification de traitement plus nuancées.

#Présentation de DIOR-ViT

DIOR-ViT signifie Differential Ordinal Learning Vision Transformer. Ce système vise à améliorer la précision du classement des cancers dans les images de pathologie en prenant en compte les relations entre les grades. Le modèle utilise l'architecture du Vision Transformer avec une méthode d'apprentissage qui lui permet d'effectuer plusieurs tâches en même temps.

Le modèle prend un échantillon de tissu et le transforme en une représentation détaillée de ses caractéristiques. En utilisant l'apprentissage multitâche, DIOR-ViT prédit à la fois le grade de cancer spécifique et établit un classement entre les échantillons de tissu basé sur leurs caractéristiques. Cette double approche renforce la capacité du modèle à classer les grades de cancer de manière précise et fiable.

#Extraction des caractéristiques

Le processus commence par l'extraction des caractéristiques des échantillons de tissu. Le modèle utilise l'architecture du Vision Transformer pour convertir un échantillon de tissu en un espace de haute dimension qui capture les caractéristiques essentielles. Cette représentation permet au modèle d'analyser et d'interpréter les motifs trouvés dans l'échantillon.

#Classification catégorielle

La première tâche est de prédire le grade de cancer basé sur les caractéristiques extraites. Le modèle identifie les motifs spécifiques présents dans le tissu pour déterminer son grade correspondant avec précision.

#Classification ordinaire différentielle

La deuxième tâche consiste à comparer des paires d'échantillons de tissu pour mieux comprendre leurs relations. En analysant les différences dans leurs caractéristiques et les grades associés, DIOR-ViT apprend le classement entre eux. Cela aide le modèle à saisir non seulement si un échantillon est meilleur ou pire qu'un autre, mais aussi à quel point il est pire.

#Résultats et performance

Les chercheurs ont évalué l'efficacité de DIOR-ViT en utilisant une variété d'ensembles de données, y compris des cancers colorectal, de prostate et gastrique. Les résultats ont montré que DIOR-ViT surpassait plusieurs modèles existants basés sur différentes architectures. Cela démontre la capacité du modèle à s'adapter et à bien fonctionner à travers plusieurs types de cancer et d'ensembles de données, soulignant sa robustesse.

#Conclusion

Le cadre DIOR-ViT offre une approche prometteuse pour le classement des cancers en pathologie computationnelle. En tenant compte des relations naturelles entre les grades de cancer, il améliore l'exactitude et la fiabilité de la classification. Cette méthode pourrait potentiellement avoir un impact sur d'autres maladies où le classement et la classification sont cruciaux pour le diagnostic et le traitement. À mesure que la pathologie computationnelle continue d'évoluer, des outils comme DIOR-ViT représentent des avancées précieuses dans la lutte contre le cancer.