UMGen: Multi-scale and Multi-region Joint Prediction Pipeline for Uveal Melanoma Prognosis-related Gene Subtyping
Notice bibliographique
Résumé
Uveal Melanoma(UM) is a highly aggressive ocular malignancy. Once metastasis occurs, the survival period is very short. An effective prognosis for UM is necessary. The BAP1 gene and Somatic Copy Number Alterations (SCNA) are two of the important indicators for clinical UM prognosis. However, current methods for detecting prognosis-related genes have limitations, including high costs and the need for advanced technical expertise, which makes them challenging to apply in routine clinical practice. Low-cost and efficient prognosis-related gene detection is worth studying. In this paper, we investigate the prognosis-related gene subtyping prediction problem based on Whole Slide Images(WSI). We propose a novel method, UMGen, for WSI-based UM prognosis-related gene subtyping prediction. Specifically, UMGen consists of a multi-region sampling module, a classifier module, and a joint decision module. The classifier module, SAGNet, applies spatial attention to extract multi-scale features. To improve accuracy and generalization, the multi-region joint decision is introduced. Comprehensive quantitative ablation experiments demonstrate that both our UMGen and SAGNet can surpass other competitors and have excellent generalization and robustness. The code and models will be released to the public for further research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».