論文の概要: SOS: Selective Objective Switch for Rapid Immunofluorescence Whole Slide Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05080v1
• Date: Wed, 11 Mar 2020 02:08:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 14:41:17.256172
• Title: SOS: Selective Objective Switch for Rapid Immunofluorescence Whole Slide Image Classification
• Title（参考訳）: sos:迅速免疫蛍光全スライド画像分類のための選択的客観的スイッチ
• Authors: Sam Maksoud, Kun Zhao, Peter Hobson, Anthony Jennings, and Brian Lovell
• Abstract要約: ダウンスケールWSIにおける予測の信頼性に基づいた高分解能処理の選択的利用法を提案する。 本法は, 自己免疫性肝疾患の診断に日常的に用いられている684 Liver-Kidney-Stomach免疫蛍光WSIを用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.725159104363009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The difficulty of processing gigapixel whole slide images (WSIs) in clinical microscopy has been a long-standing barrier to implementing computer aided diagnostic systems. Since modern computing resources are unable to perform computations at this extremely large scale, current state of the art methods utilize patch-based processing to preserve the resolution of WSIs. However, these methods are often resource intensive and make significant compromises on processing time. In this paper, we demonstrate that conventional patch-based processing is redundant for certain WSI classification tasks where high resolution is only required in a minority of cases. This reflects what is observed in clinical practice; where a pathologist may screen slides using a low power objective and only switch to a high power in cases where they are uncertain about their findings. To eliminate these redundancies, we propose a method for the selective use of high resolution processing based on the confidence of predictions on downscaled WSIs --- we call this the Selective Objective Switch (SOS). Our method is validated on a novel dataset of 684 Liver-Kidney-Stomach immunofluorescence WSIs routinely used in the investigation of autoimmune liver disease. By limiting high resolution processing to cases which cannot be classified confidently at low resolution, we maintain the accuracy of patch-level analysis whilst reducing the inference time by a factor of 7.74.
• Abstract（参考訳）: 臨床顕微鏡におけるギガピクセル全体画像(WSI)の処理の難しさは,コンピュータ支援診断システムの実装において長年の障壁であった。 現代の計算資源はこの極めて大規模な計算を行うことができないため、現状ではパッチベースの処理を用いてWSIの解像度を保っている。 しかし、これらの手法はしばしば資源集約であり、処理時間に重大な妥協をもたらす。 本稿では,高分解能が少数のケースでのみ必要となる特定のwsi分類タスクに対して,従来のパッチベース処理が冗長であることを示す。 これは臨床で見られることを反映しており、病理医は低いパワーの目的を使ってスライドを映し出し、発見が不確かである場合にのみ高いパワーに切り替える。 このような冗長性を排除するため、我々は、スケールダウンしたWSIの予測の信頼性に基づいた高分解能処理の選択的使用法を提案し、これを選択目的スイッチ(SOS)と呼ぶ。 本法は, 自己免疫性肝疾患の診断に日常的に用いられている684 Liver-Kidney-Stomach免疫蛍光WSIを用いて検討した。 低解像度で自信を持って分類できない場合に高分解能処理を限定することにより、推定時間を7.74倍に抑えながら、パッチレベルの解析の精度を維持する。

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