AACR: i modelli di apprendimento automatico pretratto aiutano a diagnosticare il cancro della pelle non melanoma

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rivisto medico da Carmen Pope, bpharm. Ultimo aggiornamento il 29 aprile 2025.

da Elana Gotkine Healthday Reporter

martedì 29 aprile 2025 - Sfruttando l'intero incorporamento della diapositiva dai modelli di fondazione (FMS) di pretrai migliora la diagnosi di cancro alla pelle non melanoma (NMSC), secondo uno studio presentato durante la riunione annuale dell'American Association for Cancer Research, tenutasi dal 25 aprile a 30 aprile a Chicago.

Spencer Ellis, dall'Università dell'Università di Chicago e nei confronti della DACCHMAS per gli Excaci di Malegle FMSE per il General Excification per il General Excification per gli scopi generali per lo scopo generale FMS. NMSC, in particolare in ambienti vincolati dalle risorse. Sono stati valutati tre FM di patologia (Uni, Prism e Prov-Gigapath), così come un modello di base Resnet18. I dati sono stati inclusi per 2.130 immagini a livello intero da 553 sospetti campioni di biopsia NMSC da 455 partecipanti: 706 tessuto normale; 638 Malattia di Bowen; 575 carcinoma a cellule basali; e 211 carcinoma a cellule squamose invasive.

I ricercatori hanno scoperto che tutti e tre le FM hanno sovraperformato in modo significativo Resnet18 (area media sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore [AUROC], 0,805). Il miglior modello complessivo ha utilizzato l'incorporamento della piastrella di prisma aggregati usando la rete perceitore intrinseca di Prism, che ha addestrato un modello multistrato perceptron (MLP) per prevedere il sottotipo di NMSC (Auroc, 0,925). L'uso dell'apprendimento multi-istanza basato sull'attenzione per aggregare gli incorporamenti delle piastrelle per addestrare un modello MLP era ottimale per i modelli UNI e Prov-Gigapath (AUROC medi, 0,913 e 0,908, rispettivamente). Il metodo più semplice con la regressione logistica degli incorporamenti aggregati medi globali di pooling medio potrebbe ottenere risultati ragionevoli per prisma, uni e prove-gigapath (AUROC medi, 0,882, 0,865 e 0,855, rispettivamente in termini di risorse). Il coautore Steven Song, della Pritzker School of Medicine dell'Università di Chicago, ha dichiarato in una nota.

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Fonte: Healthday

Pubblicato : 2025-04-30 06:00

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