从基因病理学基础模型中嵌入可解释的特征:糖尿病病患者末期病风险分析的案例研究
Harishwar Reddy Kasireddy1,2, Nicholas Lucarelli3, Donghwan Yun4
1Dept. of Electrical and Computer Engineering, Univ. of Florida, Gainesville, FL.
概括
病理学图像分析中的基本模型通过将手工制作的特征与深度学习嵌入式相关联来增强可解释性. 这种方法可以通过活检改善预测末期病的情况.
科学领域:
- 计算病理学计算病理学
- 人工智能在医学中的应用
- 数字病理学数字病理学
背景情况:
- 基础模型 (FMs) 在病理图像分析中提供了更好的性能,但由于其黑子性质,缺乏临床透明度.
- 可解释性对于将FM集成到临床工作流程中至关重要,需要了解这些模型在特定任务中学习的特征.
研究的目的:
- 开发一个计算管道,以提高基础模型 (FMs) 在病理图像分析中的可解释性.
- 将手工制作的特征 (HF) 与从FM中嵌入的特征 (FE) 相关联起来,以提高透明度和性能.
- 预测末期病 (ESKD) 风险,使用可解释的AI方法对脏活检图像进行预测.
主要方法:
- 开发了一条管道,将细分组织单元 (动脉,管道,质) 的HF与Prov-Gigapath (PG) 和UNI FMs的FE相关联.
- 用皮尔森相关系数来确定HF和FE之间的对应.
- 后勤回归 (LR) 和k-最近邻居 (kNN) 分类器被训练在ESKD预测的组合特征集使用56个糖尿病病脏活检全幻灯片图像 (WSIs).
主要成果:
- 与使用单个特征集的模型相比,在组合特征集上训练的LR模型获得了更好的准确性 (0.8393),平衡准确性 (0.7938) 和马修的相关系数 (0.5993).
- 普罗-吉加帕特 (PG) 显示出优异的特异性 (1.000) 和AUROC (0.8281),而UNI显示出更高的AUPRC (0.7813).
- 生成特征可解释性地图,将特定的学习特征与病理结构相关联.
结论:
- 将手工制作的特征与FM衍生嵌入式相关联,显著提高了计算病理学中的解释性和预测性能.
- 拟议的方法促进了先进的人工智能模型更透明地融入病诊断的临床实践.
- 这种方法有望提高AI驱动的诊断工具在病理学的准确性和可靠性.
相关概念视频
Chronic Kidney Disease I: Introduction
928
Chronic Kidney Disease (CKD) arises when the kidneys progressively lose their ability to function, ultimately leading to end-stage renal disease. At this advanced stage, the kidneys can no longer filter waste or maintain essential body functions, requiring renal replacement therapy (RRT) through dialysis or a kidney transplant for survival.Early-stage chronic kidney disease and detection challengesIn CKD's early stages, symptoms often remain absent because healthy nephrons compensate for...
928
Drug Dosing in Renal Diseases: Estimation of Glomerular Filtration Rate Based on Serum Creatinine Concentration
285
Glomerular filtration rate (GFR) can be estimated from serum creatinine using the modification of diet in renal disease (MDRD) formula or the chronic kidney disease–epidemiology collaboration (CKD–EPI) equation. Both methods are widely used in clinical practice to assess kidney function and guide treatment decisions.The MDRD equation does not require weight or height measurements and is normalized to the body surface area of 1.73 m², considered the average adult surface area.
285


