Weakly Supervised Classification for Nasopharyngeal Carcinoma with Transformer in Whole Slide Images

鼻咽癌 人工智能 计算机科学 模式识别(心理学) 医学 计算机视觉 放射科 放射治疗
作者
Ziwei Hu,Jianchao Wang,Qinquan Gao,Zhida Wu,Hanchuan Xu,Zhechen Guo,Jiawei Quan,Lihua Zhong,Ming Du,Tong Tong,Gang Chen
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-12 被引量:1
标识
DOI:10.1109/jbhi.2024.3422874
摘要

Pathological examination of nasopharyngeal carcinoma (NPC) is an indispensable factor for diagnosis, guiding clinical treatment and judging prognosis. Traditional and fully supervised NPC diagnosis algorithms require manual delineation of regions of interest on the gigapixel of whole slide images (WSIs), which however is laborious and often biased. In this paper, we propose a weakly supervised framework based on Tokens-to-Token Vision Transformer (WS-T2T-ViT) for accurate NPC classification with only a slide-level label. The label of tile images is inherited from their slide-level label. Specifically, WS-T2T-ViT is composed of the multi-resolution pyramid, T2T-ViT and multi-scale attention module. The multi-resolution pyramid is designed for imitating the coarse-to-fine process of manual pathological analysis to learn features from different magnification levels. The T2T module captures the local and global features to overcome the lack of global information. The multi-scale attention module improves classification performance by weighting the contributions of different granularity levels. Extensive experiments are performed on the 802-patient NPC and CAMELYON16 dataset. WS-T2T-ViT achieves an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.989 for NPC classification on the NPC dataset. The experiment results of CAMELYON16 dataset demonstrate the robustness and generalizability of WS-T2T-ViT in WSI-level classification.
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