Migliorare la diagnosi del cancro con il framework DIOR-ViT

Il cancro è un grande problema di salute in tutto il mondo, causando milioni di nuovi casi e morti ogni anno. I dottori prendono spesso campioni di tessuto dai pazienti quando sospettano un cancro. Questi campioni vengono colorati ed esaminati al microscopio dai patologi per confermare se il cancro è presente e di che tipo si tratta. Anche se ci sono stati molti progressi nella medicina, l'esame di questi campioni si basa principalmente sugli esseri umani, il che può portare a errori e incoerenze. Questo metodo manuale è lento e può abbassare la qualità delle cure mediche. Per questo motivo, c'è un forte bisogno di modi più veloci e affidabili per diagnosticare il cancro.

Un nuovo approccio chiamato patologia computazionale combina intelligenza artificiale e tecniche di imaging avanzate per aiutare i medici ad analizzare i campioni di tessuto. Molti di questi strumenti usano metodi di deep learning, in particolare un tipo chiamato reti neurali convoluzionali (CNN). Queste reti sono state utili per vari compiti, tra cui segmentare il tessuto, rilevare la divisione cellulare, prevedere le risposte ai trattamenti e classificare il cancro. Recentemente, un metodo più recente chiamato Vision Transformer (ViT) ha guadagnato popolarità per le sue forti performance nelle attività visive.

I gradi del cancro indicano quanto è aggressivo un cancro, e ogni grado ha i suoi schemi unici. Di solito, i patologi guardano a questi schemi e assegnano un grado in base ai loro risultati. Tuttavia, questo processo di classificazione spesso tratta i gradi del cancro come categorie separate e non correlate, ignorando il fatto che alcuni gradi sono peggiori di altri. Ad esempio, gradi più alti di solito significano un cancro peggiore. Per affrontare questo, i ricercatori hanno suggerito un metodo che considera la relazione tra i gradi come una sorta di sistema di ranking. Questo sistema potrebbe migliorare il modo in cui classifichiamo il cancro.

Per classificare meglio i gradi del cancro, è stato sviluppato un nuovo framework chiamato DIOR-ViT. Questo metodo utilizza il Vision Transformer e lo combina con due approcci di apprendimento: Apprendimento multi-task e apprendimento dell'ordine. In DIOR-ViT, il modello analizza un campione di tessuto e produce una rappresentazione dettagliata delle sue caratteristiche. Il modello è progettato per lavorare su due compiti contemporaneamente: prevedere il grado del cancro e classificare i gradi in base alla loro gravità.

Per il compito di previsione del grado del cancro, il modello cerca schemi specifici nel campione di tessuto per determinare a che grado appartiene. Nel compito secondario, il modello impara il ranking tra i campioni di tessuto confrontandoli e guardando le loro differenze. Questo approccio mira a creare una comprensione più accurata di come i gradi del cancro si relazionano tra loro.

Per ottimizzare il modello, è stata creata una nuova funzione di perdita specificamente per questo framework. Questa funzione di perdita aiuta il modello ad apprendere meglio dalle sue previsioni. Per testare l'efficacia di DIOR-ViT, i ricercatori hanno utilizzato vari dataset di tessuti tumorali, inclusi campioni da tumori del colon, della prostata e dello stomaco. I risultati hanno mostrato che DIOR-ViT ha eseguito meglio di diversi altri modelli esistenti nella classificazione accurata dei casi di cancro.

#Il bisogno di una migliore diagnosi del cancro

Il cancro è una delle principali cause di morte a livello globale. Nel 2020, ci sono stati oltre 19 milioni di nuovi casi di cancro e 10 milioni di morti. Diagnosticare il cancro con precisione è cruciale per un trattamento efficace. Quando i medici sospettano un cancro, raccolgono campioni di tessuto tramite biopsia o chirurgia. Questi campioni vengono poi esaminati al microscopio. Anche con i progressi nella tecnologia medica, la diagnosi finale dipende ancora fortemente dalla valutazione di un patologo, che può variare da persona a persona ed è dispendiosa in termini di tempo.

A causa delle limitazioni intrinseche delle valutazioni manuali, c'è una domanda significativa per soluzioni automatizzate che possano gestire grandi volumi di immagini patologiche in modo più efficiente. La patologia computazionale, che sfrutta l'intelligenza artificiale e la tecnologia di imaging avanzata, è un campo emergente che promette di migliorare le pratiche patologiche tradizionali.

#Come funzionano i Vision Transformers

Il Vision Transformer (ViT) è un modello progettato per gestire i dati delle immagini. Tradizionalmente, i modelli di deep learning per l'analisi delle immagini utilizzavano strati convoluzionali per catturare schemi. Tuttavia, ViT utilizza un metodo diverso chiamato autoattenzione, che consente al modello di pesare l'importanza di diverse parti di un'immagine mentre prende decisioni. Questo ha mostrato risultati promettenti in vari compiti di visione artificiale, comprese quelle relative alla patologia.

#Comprendere i gradi del cancro

Ogni grado di cancro ha caratteristiche specifiche visibili nei campioni di tessuto. Quando i patologi analizzano questi campioni, assegnano un grado in base agli schemi osservati. Tipicamente, il cancro è classificato in categorie distinte senza considerare le relazioni tra i diversi gradi. Questo può portare a semplificazioni eccessive, dove una situazione grave potrebbe non ricevere l'attenzione che merita solo perché rientra in una categoria specifica.

Ecco perché trattare la classificazione del cancro come un problema di ranking può essere vantaggioso. Questo approccio riconosce che ogni grado ha un diverso livello di gravità, il che può aiutare a un processo decisionale e di pianificazione del trattamento più sfumati.

#Introduzione a DIOR-ViT

DIOR-ViT sta per Differential Ordinal Learning Vision Transformer. Questo sistema mira a migliorare l'accuratezza della classificazione del cancro nelle immagini patologiche considerando le relazioni tra i gradi. Il modello utilizza l'architettura del Vision Transformer insieme a un metodo di apprendimento che gli consente di eseguire più compiti contemporaneamente.

Il modello prende un campione di tessuto e lo elabora in una rappresentazione dettagliata delle sue caratteristiche. Utilizzando l'apprendimento multi-task, DIOR-ViT prevede sia il grado specifico del cancro che stabilisce un ranking tra i campioni di tessuto in base alle loro caratteristiche. Questo approccio duale migliora l'abilità del modello di classificare accuratamente e affidabilmente i gradi del cancro.

#Estrazione delle caratteristiche

Il processo inizia con l'estrazione delle caratteristiche dai campioni di tessuto. Il modello impiega l'architettura del Vision Transformer per convertire un campione di tessuto in uno spazio ad alta dimensione che cattura caratteristiche essenziali. Questa rappresentazione consente al modello di analizzare e interpretare gli schemi trovati nel campione.

#Classificazione categoriale

Il primo compito è prevedere il grado del cancro in base alle caratteristiche estratte. Il modello identifica gli schemi specifici presenti nel tessuto per determinare con precisione il suo grado corrispondente.

#Classificazione ordinale differenziale

Il secondo compito prevede di confrontare coppie di campioni di tessuto per comprendere meglio le loro relazioni. Analizzando le differenze nelle loro caratteristiche e nei gradi associati, DIOR-ViT apprende il ranking tra di loro. Questo aiuta il modello a comprendere non solo se un campione è migliore o peggiore di un altro, ma anche quanto peggiore sia.

#Risultati e performance

I ricercatori hanno valutato l'efficacia di DIOR-ViT utilizzando una varietà di dataset, inclusi tumori del colon, della prostata e dello stomaco. I risultati hanno dimostrato che DIOR-ViT ha superato diversi modelli esistenti basati su diverse architetture. Questo mostra la capacità del modello di adattarsi e funzionare bene attraverso più tipi di cancro e dataset, evidenziando la sua robustezza.

#Conclusione

Il framework DIOR-ViT offre un approccio promettente alla classificazione del cancro nella patologia computazionale. Considerando le relazioni naturali tra i gradi del cancro, migliora l'accuratezza e l'affidabilità della classificazione. Questo metodo potrebbe avere un potenziale impatto su altre malattie dove la classificazione e la gradazione sono cruciali per diagnosi e trattamenti. Man mano che la patologia computazionale continua a evolversi, strumenti come DIOR-ViT rappresentano progressi preziosi nella lotta contro il cancro.