論文の概要: Magnification Generalization for Histopathology Image Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07757v1
• Date: Mon, 18 Jan 2021 02:46:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-27 06:03:45.023041
• Title: Magnification Generalization for Histopathology Image Embedding
• Title（参考訳）: 病理画像埋め込みのための拡大一般化
• Authors: Milad Sikaroudi, Benyamin Ghojogh, Fakhri Karray, Mark Crowley, H.R. Tizhoosh
• Abstract要約: 本論文は病理組織像埋め込みのための拡大一般化に関する最初の研究である。 拡張一般化のためのエピソディック訓練可能なドメイン一般化手法、すなわち意味的特徴のモデル非依存学習(masf)を用いた。 4つの異なる倍率レベルを有する乳癌組織病理データセットの実験結果から,提案手法の倍率一般化の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6643643019351018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Histopathology image embedding is an active research area in computer vision. Most of the embedding models exclusively concentrate on a specific magnification level. However, a useful task in histopathology embedding is to train an embedding space regardless of the magnification level. Two main approaches for tackling this goal are domain adaptation and domain generalization, where the target magnification levels may or may not be introduced to the model in training, respectively. Although magnification adaptation is a well-studied topic in the literature, this paper, to the best of our knowledge, is the first work on magnification generalization for histopathology image embedding. We use an episodic trainable domain generalization technique for magnification generalization, namely Model Agnostic Learning of Semantic Features (MASF), which works based on the Model Agnostic Meta-Learning (MAML) concept. Our experimental results on a breast cancer histopathology dataset with four different magnification levels show the proposed method's effectiveness for magnification generalization.
• Abstract（参考訳）: 病理像の埋め込みはコンピュータビジョンの活発な研究領域である。 埋め込みモデルのほとんどは、特定の倍率レベルにのみ集中する。 しかしながら、病理組織学の埋め込みにおいて有用なタスクは、拡大レベルに関係なく埋め込み空間を訓練することである。 この目標に対処するための2つの主要なアプローチは、ドメイン適応とドメイン一般化である。 拡大適応は文献でよく研究されている話題であるが,我々の知る限りでは,組織病理画像埋め込みのための拡大一般化に関する最初の研究である。 本稿では,モデル非依存メタラーニング(MAML)の概念に基づく,意味的特徴のモデル非依存学習(MASF)という,拡大一般化のためのエピソード学習可能な領域一般化手法を用いる。 4種類の倍率の乳腺病理組織学的データセットを用いた実験結果から,提案法の有効性が示唆された。

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