Hierarchical Graph Pathomic Network for Progression Free Survival Prediction

计算机科学 图形 人工智能 分级(工程) 背景(考古学) 机器学习 理论计算机科学 生物 工程类 土木工程 古生物学
作者
Zichen Wang,Jiayun Li,Zhufeng Pan,Wenyuan Li,Anthony Sisk,Huihui Ye,William Speier,Corey Arnold
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 227-237 被引量:7
标识
DOI:10.1007/978-3-030-87237-3_22
摘要

High resolution histology images contain information related to disease prognosis. However, survival prediction based on current clinical grading systems, which rely heavily on a pathologist’s histological assessment, has significant limitations due to the heterogeneity and complexity of tissue phenotypes. To address these challenges, we propose a deep learning framework that leverages hierarchical graph-based representations to enable more precise prediction of progression-free survival in prostate cancer patients. Unlike conventional approaches that analyze patch-based or cell-based pathomic features alone without considering their spatial connectivity, we explore multi-scale topological structures of whole slide images in an integrative context. Extensive experiments have demonstrated the effectiveness of our model for better progression prediction.
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