用于生存排序的整张幻灯片图像的神经网络图建模

Callum Christopher Mackenzie、Muhammad Dawood、Simon Graham、Mark Eastwood、Fayyaz ul Amir Afsar Minhas
第一届图形学习会议记录，PMLR 198:48:1-48:10，2022年。

摘要

评估癌症患者的预后前景是临床决策过程中的一个重要步骤，包括评估多千兆像素整张幻灯片图像（WSI）中的复杂组织结构。尽管文献中有几种方法，但WSI患者的有效风险分层已被证明具有挑战性，因为这些方法规模大，且现有方法无法有效模拟不同组织成分之间的相互关系。我们提出了一个图神经网络（GNN）模型，该模型基于生存分数对WSI的图形表示进行成对排序。该方法将空间尺度的深层特征及其空间上下文转换为图形神经网络，以生成生存分数。对来自癌症基因组图谱（TCGA）的乳腺癌患者的分析表明，所提出的GNN方法能够根据患者的疾病特定生存时间对患者进行排名，一致性指数为0.672美元/分0.058美元/分。这是对现有技术的重大改进，为WSI数据的神经图建模铺平了道路，以用于其他癌症类型的生存预测。

引用本文

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尾注
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亚太地区
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