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J-GLOBAL ID：202202220205274517   整理番号：22A0977686

直腸癌に対するネオアジュバント化学放射線療法の有効性を予測するためのマルチインスタンス学習に基づくマルチスケール畳込みニューラルネットワークの使用【JST・京大機械翻訳】

Using Multi-Scale Convolutional Neural Network Based on Multi-Instance Learning to Predict the Efficacy of Neoadjuvant Chemoradiotherapy for Rectal Cancer

著者 (9件)： Zhang Dehai (School of Software, Yunnan University, Kunming, China) ,  Duan Yongchun (School of Software, Yunnan University, Kunming, China) ,  Guo Jing (School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming, China) ,  Wang Yaowei (School of Software, Yunnan University, Kunming, China) ,  Yang Yun (Key Laboratory in Software Engineering of Yunnan Province, School of Software, Yunnan University, Kunming, China) ,  Li Zhenhui (Third Affiliated Hospital of Kunming Medical University, Yunnan Cancer Hospital, Yunnan Cancer Center, Kunming, China) ,  Wang Kelong (School of Software, Yunnan University, Kunming, China) ,  Wu Lin (Third Affiliated Hospital of Kunming Medical University, Yunnan Cancer Hospital, Yunnan Cancer Center, Kunming, China) ,  Yu Minghao (School of Software, Yunnan University, Kunming, China)
資料名： IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine  (IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine)
巻： 10  ページ： ROMBUNNO.4300108.1-8  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2440A  ISSN： 2168-2372  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:現在,ネオアジュバント化学放射線療法後の根治的全腸間膜切除は,局所進行直腸癌に対し重要である。したがって,直腸癌に対するネオアジュバント化学放射線療法の有効性を予測するための組織病理学的画像分析技術の使用は,患者のその後の治療にとって非常に重要である。方法:本研究では,直腸癌に対するネオアジュバンド化学放射線療法の有効性を予測するために,マルチインスタンス学習に基づく新しい病理学的画像分析法を提案した。特に,確率的勾配降下最適化の収束を加速し,訓練プロセスをスピードアップできる多層パーセプトロンに基づくゲート化注意正規化機構を提案した。また,大きな受容野の大域的特徴およびより小さな受容野の詳細な特徴を有機的に融合し,ブロックサンプリングに起因する病理学的画像コンテキスト情報損失の問題を軽減する双線形注意マルチスケール特徴融合機構を提案した。同時に,著者らはまた,癌インスタンスと正常インスタンスの間の不均衡の問題を軽減するために,加重損失関数を設計した。【結果】著者らは,150の全体のスライド画像を含む局所進行直腸癌データセットに関する著者らの方法を評価した。さらに,この方法の一般化性能を検証するために,2つの公的に利用可能なデータセット,Camelyon16およびMSKCCについても試験した。結果は,Camelyon16とMSKCCデータセットに関する著者らの方式のAUC値が,それぞれ0.9337と0.9091に達することを示した。【結語】著者らの方法は,直腸癌のためのネオアジュバンド化学放射線療法の有効性を予測する際に,優れた性能と利点を有する。臨床的および翻訳的インパクトステートメントは,臨床医が迅速に診断し,患者の個別化治療計画を処方する,直腸癌に対するネオアジュバンド化学放射線療法の効果を予測することを目的にした。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  損失関数 ,  特性 ,  *ニューラルネットワーク ,  腸間膜 ,  スライド ,  線形性 ,  有効性 ,  *規模 ,  正規化 ,  *直腸腫瘍 ,  多層パーセプトロン ,  個別化医療
準シソーラス用語： 不均衡 ,  *マルチスケール ,  局所進行直腸癌 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 直腸癌 ,  ネオアジュバント化学放射線療法 ,  有効性 ,  予測 ,  マルチインスタンス学習 ,  マルチスケール ,  畳込みニューラルネットワーク