Histopathology image embedding based on foundation models features aggregation for patient treatment response prediction

📄 arXiv: 2408.03954v1 📥 PDF

作者: Bilel Guetarni, Feryal Windal, Halim Benhabiles, Mahfoud Chaibi, Romain Dubois, Emmanuelle Leteurtre, Dominique Collard

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-23

备注: Accepted at MICCAI 2024 workshop MOVI

💡 一句话要点

提出基于Foundation Model特征聚合的病理图像嵌入方法，用于预测弥漫大B细胞淋巴瘤患者的治疗反应。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 病理图像分析 Foundation Model 多示例学习 治疗反应预测 弥漫大B细胞淋巴瘤

📋 核心要点

  1. 现有方法难以准确预测癌症患者对治疗的反应，主要挑战在于患者个体差异和治疗方式的复杂交互。
  2. 该论文提出一种基于Foundation Model特征聚合的方法，利用预训练模型提取局部特征，并通过注意力机制进行全局聚合。
  3. 实验结果表明，该方法在预测弥漫大B细胞淋巴瘤患者治疗反应方面表现出潜力，优于传统的ImageNet预训练方法。

📝 摘要（中文）

预测癌症患者对治疗的反应至关重要，但由于患者机体与治疗方式之间复杂的相互作用，这项任务在医学上仍然具有挑战性。最近，基于大规模未标记组织病理学数据集上自监督学习预训练的Foundation Model，为开发新的癌症诊断相关方法开辟了新方向。本文提出了一种新颖的方法，用于从全切片图像预测弥漫大B细胞淋巴瘤患者的治疗反应。该方法利用多个Foundation Model作为特征提取器，获得图像的局部表示（对应于组织的小区域），然后使用基于注意力的多示例学习聚合这些局部表示，从而获得图像的全局表示。在152名患者的数据集上进行的实验研究表明，该方法具有良好的前景，尤其突出了使用Foundation Model相比于传统ImageNet预训练的优势。此外，获得的结果清楚地证明了Foundation Model在表征组织病理学图像和为此任务生成更合适的语义表示方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从组织病理学全切片图像（WSI）预测弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者对治疗反应的问题。现有方法依赖于人工特征工程或基于ImageNet预训练模型的特征提取，难以捕捉病理图像中的复杂语义信息，泛化能力有限。

核心思路：论文的核心思路是利用在大规模未标记病理图像数据集上预训练的Foundation Model，学习更具代表性的病理图像特征。通过提取图像局部区域的特征，并使用注意力机制进行聚合，从而获得图像的全局表示，用于预测患者的治疗反应。这种方法能够更好地捕捉病理图像中的细微差异，提高预测准确性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用多个Foundation Model（如在病理图像上预训练的模型）作为特征提取器，从WSI中提取局部图像块的特征。2) 使用基于注意力的多示例学习（MIL）方法，将这些局部特征聚合为WSI的全局表示。注意力机制能够赋予不同局部区域不同的权重，从而突出与治疗反应相关的关键区域。3) 使用全局表示训练分类器，预测患者对治疗的反应。

关键创新：该方法的关键创新在于：1) 利用Foundation Model进行特征提取，避免了人工特征工程的局限性，并能够学习更具代表性的病理图像特征。2) 使用基于注意力的MIL方法进行特征聚合，能够突出与治疗反应相关的关键区域，提高预测准确性。3) 验证了Foundation Model在病理图像分析中的潜力，为相关研究提供了新的思路。

关键设计：论文中使用了多个在病理图像上预训练的Foundation Model作为特征提取器，具体模型选择未知。注意力机制的具体实现方式未知，但通常采用Transformer结构或类似的注意力机制。损失函数采用二元交叉熵损失函数，用于训练分类器。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在预测DLBCL患者治疗反应方面取得了有希望的结果，尤其突出了使用Foundation Model相比于传统ImageNet预训练的优势。具体性能数据和提升幅度未知，但论文强调了Foundation Model在表征组织病理学图像和生成更合适的语义表示方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于临床辅助诊断，帮助医生更准确地预测DLBCL患者对治疗的反应，从而制定更个性化的治疗方案，提高治疗效果。此外，该方法也可推广到其他癌症类型的治疗反应预测，具有广阔的应用前景。未来，结合基因组学等其他组学数据，有望进一步提高预测准确性。

📄 摘要（原文）

Predicting the response of a patient to a cancer treatment is of high interest. Nonetheless, this task is still challenging from a medical point of view due to the complexity of the interaction between the patient organism and the considered treatment. Recent works on foundation models pre-trained with self-supervised learning on large-scale unlabeled histopathology datasets have opened a new direction towards the development of new methods for cancer diagnosis related tasks. In this article, we propose a novel methodology for predicting Diffuse Large B-Cell Lymphoma patients treatment response from Whole Slide Images. Our method exploits several foundation models as feature extractors to obtain a local representation of the image corresponding to a small region of the tissue, then, a global representation of the image is obtained by aggregating these local representations using attention-based Multiple Instance Learning. Our experimental study conducted on a dataset of 152 patients, shows the promising results of our methodology, notably by highlighting the advantage of using foundation models compared to conventional ImageNet pre-training. Moreover, the obtained results clearly demonstrates the potential of foundation models for characterizing histopathology images and generating more suited semantic representation for this task.