DIOR-ViTフレームワークでがん診断を改善する

がんは世界中で重大な健康問題で、毎年何百万もの新しい症例と死亡を引き起こしている。医者はがんが疑われると、患者から組織サンプルを取ることが多い。これらのサンプルは染色され、病理医によって顕微鏡で検査され、がんが存在するかどうか、そしてそのタイプが何であるかを確認される。医学では多くの進歩があったけど、これらのサンプルの検査はほとんど人間に頼っていて、ミスや不一致が起こることがある。この手動の方法は遅く、医療の質を下げる可能性がある。そのため、より早くて信頼性の高いがんの診断方法が強く求められている。

新しいアプローチである計算病理学は、人工知能と高度な画像技術を組み合わせて、医者が組織サンプルを分析するのを支援している。これらのツールの多くは深層学習方法、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と呼ばれるタイプを使用している。これらのネットワークは、組織のセグメンテーション、細胞分裂の検出、治療反応の予測、がんのグレーディングなど、さまざまなタスクに役立っている。最近では、ビジョントランスフォーマー（ViT）と呼ばれる新しい方法が視覚タスクでの優れたパフォーマンスにより人気を集めている。

がんのグレードは、がんがどれだけ攻撃的であるかを示していて、各グレードには独自のパターンがある。通常、病理医はこれらのパターンを見て、得られた情報に基づいてグレードを割り当てる。しかし、このグレーディングプロセスは、がんのグレードを別々の無関係なカテゴリーとして扱うことが多く、いくつかのグレードは他のものよりも悪いという事実を無視している。たとえば、高いグレードは通常、悪いがんを意味する。これに対処するために、研究者たちはグレード間の関係をランキングシステムのように考慮する方法を提案している。このシステムは、がんの分類を改善する可能性がある。

がんのグレードをよりよく分類するために、DIOR-ViTと呼ばれる新しいフレームワークが開発された。この方法はビジョントランスフォーマーを使用し、マルチタスク学習とオーダー学習という2つの学習アプローチと組み合わせている。DIOR-ViTでは、モデルが組織サンプルを分析し、その詳細な特徴表現を生成する。モデルは、がんのグレードを予測し、その重篤度に基づいてグレードをランキングするという2つのタスクで同時に機能するように設計されている。

がんのグレード予測タスクでは、モデルは組織サンプル内の特定のパターンを探して、どのグレードに属するかを判断する。副次的なタスクでは、モデルはサンプルを比較し、それらの違いを見てランキングを学習する。このアプローチは、がんのグレードがどのように関連しているかをより正確に理解することを目指している。

モデルを最適化するために、このフレームワーク専用の新しい損失関数が作られた。この損失関数は、モデルが予測からより良く学習するのを助ける。DIOR-ViTの効果をテストするために、研究者たちは大腸、前立腺、胃がんのサンプルを含むさまざまながん組織のデータセットを使用した。結果は、DIOR-ViTが既存のいくつかのモデルと比較して、がん症例を正確に分類するのに優れていることを示した。

#より良いがんの診断が必要

がんは世界的な死亡率の主要な原因の一つ。2020年には、1900万件以上の新しいがん症例と1000万件の死亡があった。がんを正確に診断することは、効果的な治療のために重要だ。医者ががんを疑うと、バイオプシーや手術を通じて組織サンプルを集める。これらのサンプルは顕微鏡で検査される。医療技術が進歩しても、最終的な診断は病理医の評価に大きく依存していて、これは人によって異なるし、時間もかかる。

手動評価の限界から、自動化されたソリューションの需要が高まっている。計算病理学は、人工知能と高度な画像技術を活用する新しい分野で、従来の病理学の実践を向上させることが期待されている。

#ビジョントランスフォーマーの仕組み

ビジョントランスフォーマー（ViT）は、画像データを扱うために設計されたモデル。従来、画像分析のための深層学習モデルは、パターンをキャッチするために畳み込み層を使用していた。しかし、ViTは自己注意と呼ばれる異なる方法を使って、画像の異なる部分の重要性を考慮しながら意思決定を行う。これは、病理に関連するさまざまなコンピュータビジョンタスクで有望な結果を示している。

#がんのグレードの理解

がんの各グレードには、組織サンプルで見ることのできる特定の特徴がある。病理医がこれらのサンプルを分析するとき、観察されたパターンに基づいてグレードを割り当てる。通常、がんは異なるグレード間の関係を考慮することなく、明確なカテゴリーに分類される。これにより、特定のカテゴリーに当てはまるために深刻な状況が十分な注意を受けないという単純化が生じることがある。

だからこそ、がんのグレーディングをランキング問題として扱うことが有益だ。このアプローチは、各グレードが異なる重篤度を持っていることを認識し、よりデリケートな意思決定と治療計画に役立つ可能性がある。

#DIOR-ViTの紹介

DIOR-ViTは、Differential Ordinal Learning Vision Transformerの略。これは、グレード間の関係を考慮することで、病理画像でのがんのグレーディングの精度を向上させることを目的としたシステム。モデルは、ビジョントランスフォーマーのアーキテクチャを使用し、同時に複数のタスクを行うことを可能にする学習方法を使用している。

モデルは組織サンプルを受け取り、それを詳細な特徴表現に変換する。マルチタスク学習を活用することで、DIOR-ViTは、特定のがんのグレードを予測し、特徴に基づいて組織サンプル間のランキングを確立する。この二重アプローチは、がんのグレードを正確かつ信頼性高く分類する能力を高める。

#特徴抽出

プロセスは、組織サンプルから特徴を抽出することから始まる。モデルはビジョントランスフォーマーアーキテクチャを使用して、組織サンプルを重要な特性を捉える高次元空間へと変換する。この表現は、モデルがサンプル内のパターンを分析し解釈するのを可能にする。

#カテゴリ分類

最初のタスクは、抽出された特徴に基づいてがんのグレードを予測すること。モデルは、組織内に存在する特定のパターンを特定して、正確に対応するグレードを決定する。

#差分序列分類

2つ目のタスクは、組織サンプルのペアを比較してそれらの関係をよりよく理解すること。特徴や関連するグレードの違いを分析することで、DIOR-ViTはそれら間のランキングを学習する。これにより、モデルは一方のサンプルがもう一方よりも良いか悪いかだけでなく、どれだけ悪いのかを理解するのに役立つ。

#結果とパフォーマンス

研究者たちは、さまざまながんデータセット、例えば大腸、前立腺、胃がんのデータセットを使用してDIOR-ViTの有効性を評価した。結果は、DIOR-ViTが異なるアーキテクチャに基づくいくつかの既存モデルよりも優れていることを示した。これは、モデルが複数のタイプのがんやデータセットに適応して良いパフォーマンスを発揮できる能力を示している。

#結論

DIOR-ViTフレームワークは、計算病理学におけるがんのグレーディングに対する有望なアプローチを提供する。がんのグレード間の自然な関係を考慮することで、分類の精度と信頼性を向上させる。この方法は、診断や治療においてグレーディングと分類が重要な他の疾患にも影響を及ぼす可能性がある。計算病理学が進化し続ける中で、DIOR-ViTのようなツールは、がんとの闘いにおける貴重な進展を代表している。