論文の概要: Switching Loss for Generalized Nucleus Detection in Histopathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03750v1
• Date: Sun, 9 Aug 2020 15:42:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 04:44:28.303199
• Title: Switching Loss for Generalized Nucleus Detection in Histopathology
• Title（参考訳）: 病理組織における一般核検出のためのスイッチング損失
• Authors: Deepak Anand, Gaurav Patel, Yaman Dang, Amit Sethi
• Abstract要約: 本稿では,前景クラスと背景クラスとの強調を適応的にシフトするスイッチングロス関数を提案する。 ソースデータセットで提案された損失関数を用いてトレーニングされた核検出器は、クロスエントロピー、ディース、焦点損失を使用してトレーニングされたものよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8251485068161968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The accuracy of deep learning methods for two foundational tasks in medical image analysis -- detection and segmentation -- can suffer from class imbalance. We propose a `switching loss' function that adaptively shifts the emphasis between foreground and background classes. While the existing loss functions to address this problem were motivated by the classification task, the switching loss is based on Dice loss, which is better suited for segmentation and detection. Furthermore, to get the most out the training samples, we adapt the loss with each mini-batch, unlike previous proposals that adapt once for the entire training set. A nucleus detector trained using the proposed loss function on a source dataset outperformed those trained using cross-entropy, Dice, or focal losses. Remarkably, without retraining on target datasets, our pre-trained nucleus detector also outperformed existing nucleus detectors that were trained on at least some of the images from the target datasets. To establish a broad utility of the proposed loss, we also confirmed that it led to more accurate ventricle segmentation in MRI as compared to the other loss functions. Our GPU-enabled pre-trained nucleus detection software is also ready to process whole slide images right out-of-the-box and is usably fast.
• Abstract（参考訳）: 医用画像解析における2つの基礎的課題に対する深層学習手法の精度 - 検出とセグメンテーション -- は、クラス不均衡に悩まされる可能性がある。 本稿では,前景クラスと背景クラスを適応的にシフトする「スイッチングロス」関数を提案する。 この問題に対処する既存の損失関数は分類タスクによって動機付けられているが、スイッチング損失はDice損失に基づいており、セグメンテーションや検出に適している。 さらに、トレーニングサンプルを最大限に活用するために、トレーニングセット全体に対して一度適応する以前の提案とは異なり、各ミニバッチで損失を適応します。 ソースデータセット上で提案された損失関数を用いて訓練された核検出器は、クロスエントロピー、サイコロ、焦点損失を用いて訓練されたものよりも優れていた。 驚くべきことに、ターゲットデータセットをリトレーニングすることなく、トレーニング済みの核検出器は、ターゲットデータセットの少なくとも一部のイメージでトレーニングされた既存の核検出器よりも優れています。 提案した損失の幅広い有用性を確立するため,MRIにおける他の損失関数と比較してより正確な心室分画が得られたことも確認した。 当社のGPU対応でトレーニング済みの核検出ソフトウェアは、スライド画像全体を最初から処理する準備ができています。

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