[1]李波,杨艳斌,李帅,等.ABMIL-BiGRU：基于双向门控循环注意力多示例学习的乳腺癌淋巴结转移可解释性预测[J].中国医学物理学杂志,2025,42(2):175-183.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2025.02.006]
　LI Bo,YANG Yanbin,LI Shuai,et al.ABMIL-BiGRU: bidirectional gated recurrent unit attention based multi-instance learning for interpretable prediction of sentinel lymph node metastasis in breast cancer[J].Chinese Journal of Medical Physics,2025,42(2):175-183.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2025.02.006]
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ABMIL-BiGRU：基于双向门控循环注意力多示例学习的乳腺癌淋巴结转移可解释性预测()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
42
期数:
2025年第2期
页码:
175-183
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2025-01-20

文章信息/Info

Title:
ABMIL-BiGRU: bidirectional gated recurrent unit attention based multi-instance learning for interpretable prediction of sentinel lymph node metastasis in breast cancer
文章编号:
1005-202X（2025）02-0175-09
作者:
李波1; 杨艳斌2; 李帅3; 梁美彦3
1.山西省荣军医院物理治疗科， 山西 太原 030031； 2.山西省民政康复医院康复治疗科， 山西 太原 030032； 3.山西大学物理电子工程学院， 山西 太原 030006
Author(s):
LI Bo1;  YANG Yanbin2;  LI Shuai3;  LIANG Meiyan3
1. Department of Physical Therapy, Shanxi Rongjun Hospital, Taiyuan 030031, China 2. Department of Rehabilitation, Shanxi Civil Administration Rehabilitation Hospital, Taiyuan 030032, China 3. College of Physics and Electronic Engineering, Shanxi University, Taiyuan 030006, China
关键词:
乳腺癌; 淋巴结转移; 精准诊断; 双向门控循环单元; 上下文信息; 可解释性; 全切片图像
Keywords:
Keywords: breast cancer lymph node metastasis precise diagnosis bidirectional gated recurrent unit contextual information interpretability whole slide image
分类号:
R318；TP183
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2025.02.006
文献标志码:
A
摘要:
针对千兆像素乳腺癌病理全切片图像分类和病灶定位的问题，提出基于双向门控循环注意力多示例学习（ABMIL-BiGRU）模型对H&E染色的乳腺癌淋巴结转移图像进行可解释性预测。该方法通过两个正交的双向门控循环单元分别建立图像块行方向和列方向特征间的长短距离依赖关系，从而实现图像块空间位置和上下文信息的嵌入，再通过注意力多示例池化来量化每个特征表示的注意力分数，从而实现全切片图像级特征聚合并生成可解释性热图。研究结果表明，ABMIL-BiGRU模型在乳腺癌转移数据集上的平均准确率和AUC值分别为0.918 6和0.946 7，不仅实现全切片图像的高精度预测和感兴趣区域定位，而且还提供图像块级别的人类可解释的特征，该模型在一定程度上解决了“准确性-可解释性权衡”问题，其优越性能为计算机辅助诊断和智能系统的临床应用提供新的范式。
Abstract:
Abstract: Aiming at the classification and lesion localization of giga-pixel pathology whole slide images of breast cancer, a bidirectional gated recurrent unit attention based multi-instance learning (ABMIL-BiGRU) model is proposed for interpretable prediction of H&E stained breast cancer lymph node metastasis images. The method uses two orthogonal bidirectional gated recurrent units to establish the long-short distance dependencies between the features in the row and column directions of the image block, thereby embedding the spatial position and context information of the image block, and then quantifies the attention score of each feature representation through attention multi-instance pooling, thereby achieving whole slide image-level feature aggregation and generating interpretable heat maps. The results show that ABMIL-BiGRU model has an average accuracy of 0.918 6 and an AUC?f 0.946 7 on the breast cancer metastasis dataset, realizing high-precision prediction of whole slide images and localization of regions of interest, and also providing human-interpretable features at the image block level. The proposed model solves the "accuracy-interpretability trade-off" problem to a certain extent, and its superior performance provides a new paradigm for the clinical application of computer-aided diagnosis and intelligent systems.

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　[J].Chinese Journal of Medical Physics,2015,32(2):841.[doi:doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.06.017]

备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2024-10-11 【基金项目】国家自然科学基金（11804209）；山西省自然科学基金（202103021223411） 【作者简介】李波，硕士，主管治疗师，研究方向：神经康复及肿瘤康复，E-mail: mvplibo@163.com 【通信作者】梁美彦，博士，硕士生导师，研究方向：医学图像处理，E-mail: meiyanliang@sxu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2025-01-22