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Generalizable and Interpretable Deep Learning Framework for Predicting MSI from Histopathology Slide Images

机译:可从组织病理学幻灯片图像预测MSI的通用性和可解释性深度学习框架

摘要

A generalizable and interpretable deep learning model for predicting microsatellite instability from histopathology slide images is provided. Microsatellite instability (MSI) is an important genomic phenotype that can direct clinical treatment decisions, especially in the context of cancer immunotherapies. A deep learning framework is provided to predict MSI from histopathology images, to improve the generalizability of the predictive model using adversarial training to new domains, such as on new data sources or tumor types, and to provide techniques to visually interpret the topological and morphological features that influence the MSI predictions.
机译:提供了一种可从组织病理学幻灯片图像预测微卫星不稳定性的通用性和可解释性深度学习模型。微卫星不稳定性(MSI)是一种重要的基因组表型,可以指导临床治疗决策,尤其是在癌症免疫治疗的情况下。提供了深度学习框架,可从组织病理学图像预测MSI,通过对新域(例如在新数据源或肿瘤类型上)进行对抗性训练来提高预测模型的通用性,并提供可视化解释拓扑和形态特征的技术影响MSI预测。

著录项

  • 公开/公告号US2019347557A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-11-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 TEMPUS LABS INC.;

    申请/专利号US201916412362

  • 发明设计人 ALY AZEEM KHAN;

    申请日2019-05-14

  • 分类号G06N3/08;G06N5/02;G06N20/10;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:22:15

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