論文の概要: FocusLiteNN: High Efficiency Focus Quality Assessment for Digital Pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06565v2
• Date: Thu, 1 Oct 2020 17:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 13:26:50.630746
• Title: FocusLiteNN: High Efficiency Focus Quality Assessment for Digital Pathology
• Title（参考訳）: FocusLiteNN: デジタル病理における高効率フォーカス品質評価
• Authors: Zhongling Wang, Mahdi S. Hosseini, Adyn Miles, Konstantinos N. Plataniotis, Zhou Wang
• Abstract要約: 本稿では,ハードウェアの過剰な要求を伴わずに,知識駆動方式と同様の高速な計算を行うCNNベースのモデルを提案する。 FocusPathを使って、9つの異なる色の組織スライドを含むトレーニングデータセットを作成します。 CNNの複雑さを減らそうとする試みでは、CNNを最小レベルまで縮小しても、競争力の高いパフォーマンスを実現しているのが驚きです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.531674974834544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-focus microscopy lens in digital pathology is a critical bottleneck in high-throughput Whole Slide Image (WSI) scanning platforms, for which pixel-level automated Focus Quality Assessment (FQA) methods are highly desirable to help significantly accelerate the clinical workflows. Existing FQA methods include both knowledge-driven and data-driven approaches. While data-driven approaches such as Convolutional Neural Network (CNN) based methods have shown great promises, they are difficult to use in practice due to their high computational complexity and lack of transferability. Here, we propose a highly efficient CNN-based model that maintains fast computations similar to the knowledge-driven methods without excessive hardware requirements such as GPUs. We create a training dataset using FocusPath which encompasses diverse tissue slides across nine different stain colors, where the stain diversity greatly helps the model to learn diverse color spectrum and tissue structures. In our attempt to reduce the CNN complexity, we find with surprise that even trimming down the CNN to the minimal level, it still achieves a highly competitive performance. We introduce a novel comprehensive evaluation dataset, the largest of its kind, annotated and compiled from TCGA repository for model assessment and comparison, for which the proposed method exhibits superior precision-speed trade-off when compared with existing knowledge-driven and data-driven FQA approaches.
• Abstract（参考訳）: デジタル病理学におけるアウト・オブ・フォーカス顕微鏡レンズは、ピクセルレベルの自動フォーカス品質評価(FQA)手法が臨床ワークフローを著しく加速するのに非常に望ましい、高スループット全スライド画像(WSI)スキャンプラットフォームにおいて、重要なボトルネックとなっている。 既存のFQAメソッドには、知識駆動アプローチとデータ駆動アプローチの両方が含まれている。 convolutional neural network (cnn) ベースの手法のようなデータ駆動アプローチは、大きな期待値を示しているが、計算の複雑さと転送性の欠如のため、実際に使用するのは困難である。 本稿では,GPUなどの過剰なハードウェア要件を伴わずに,知識駆動方式と同様の高速計算を高速に行うCNNベースのモデルを提案する。 これは9つの異なる染色色にまたがる多彩な組織スライドを包含する。そこで、染色の多様性は、モデルが多様な色スペクトルと組織構造を学ぶのに大いに役立つ。 CNNの複雑さを減らそうとする試みでは、CNNを最小レベルまで縮小しても、競争力の高いパフォーマンスを実現しているのが驚きです。 提案手法は,既存の知識駆動型およびデータ駆動型FQA手法と比較して,高精度かつ高精度なトレードオフを示すものである。

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