論文の概要: Deep Low-Shot Learning for Biological Image Classification and Visualization from Limited Training Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10050v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 06:06:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 07:23:03.877341
• Title: Deep Low-Shot Learning for Biological Image Classification and Visualization from Limited Training Samples
• Title（参考訳）: 生物画像分類のための深部低ショット学習と限られたトレーニングサンプルからの可視化
• Authors: Lei Cai and Zhengyang Wang and Rob Kulathinal and Sudhir Kumar and Shuiwang Ji
• Abstract要約: In situ hybridization (ISH) gene expression pattern image from the same developmental stage。 正確な段階のトレーニングデータをラベル付けするのは、生物学者にとっても非常に時間がかかる。 限られた訓練画像を用いてISH画像を正確に分類する2段階の低ショット学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.549928980694695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predictive modeling is useful but very challenging in biological image analysis due to the high cost of obtaining and labeling training data. For example, in the study of gene interaction and regulation in Drosophila embryogenesis, the analysis is most biologically meaningful when in situ hybridization (ISH) gene expression pattern images from the same developmental stage are compared. However, labeling training data with precise stages is very time-consuming even for evelopmental biologists. Thus, a critical challenge is how to build accurate computational models for precise developmental stage classification from limited training samples. In addition, identification and visualization of developmental landmarks are required to enable biologists to interpret prediction results and calibrate models. To address these challenges, we propose a deep two-step low-shot learning framework to accurately classify ISH images using limited training images. Specifically, to enable accurate model training on limited training samples, we formulate the task as a deep low-shot learning problem and develop a novel two-step learning approach, including data-level learning and feature-level learning. We use a deep residual network as our base model and achieve improved performance in the precise stage prediction task of ISH images. Furthermore, the deep model can be interpreted by computing saliency maps, which consist of pixel-wise contributions of an image to its prediction result. In our task, saliency maps are used to assist the identification and visualization of developmental landmarks. Our experimental results show that the proposed model can not only make accurate predictions, but also yield biologically meaningful interpretations. We anticipate our methods to be easily generalizable to other biological image classification tasks with small training datasets.
• Abstract（参考訳）: 予測モデリングは有用であるが、トレーニングデータの取得とラベル付けのコストが高いため、生物画像解析において非常に困難である。 例えば、ショウジョウバエ胚発生における遺伝子相互作用と調節の研究において、同じ発生段階からのISH(in situ hybridization)遺伝子の発現パターン画像を比較すると、最も生物学的に有意である。 しかし、正確な段階のトレーニングデータをラベル付けすることは、大げさな生物学者でさえ非常に時間がかかる。 したがって、限られたトレーニングサンプルから正確な発達段階分類のための正確な計算モデルを構築する方法が重要な課題である。 さらに、予測結果の解釈とモデルの校正を可能にするために、発達期ランドマークの識別と可視化が必要である。 これらの課題に対処するために、限られた訓練画像を用いてISH画像を正確に分類する深層2段階のローショット学習フレームワークを提案する。 具体的には,限られたトレーニングサンプルで正確なモデルトレーニングを実現するために,タスクを深い低ショット学習問題として定式化し,データレベル学習と特徴レベル学習を含む新しい2段階学習手法を開発した。 我々は,基盤モデルとして深い残差ネットワークを用い,ish画像の正確なステージ予測タスクにおける性能向上を実現する。 さらに、深層モデルは、画像の画素単位でその予測結果に寄与するサリエンシーマップを計算することで解釈することができる。 本課題では,開発ランドマークの識別と可視化を支援するために,サリエンシマップを用いた。 実験の結果,提案モデルは正確な予測を行うだけでなく,生物学的に有意義な解釈も得ることが示された。 我々は,小さなトレーニングデータセットを用いて,他の生物学的画像分類タスクに容易に一般化できることを期待する。

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