論文の概要: Unsupervised anomaly detection in digital pathology using GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08945v1
• Date: Tue, 16 Mar 2021 10:10:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 13:33:08.214625
• Title: Unsupervised anomaly detection in digital pathology using GANs
• Title（参考訳）: GANを用いたデジタル病理における教師なし異常検出
• Authors: Milda Pocevi\v{c}i\=ut\.e, Gabriel Eilertsen, Claes Lundstr\"om
• Abstract要約: 本稿では,GANを用いた病理組織データにおける異常検出のための新しい教師なし学習手法を提案する。 医用画像に用いられている既存のGAN法と比較して,本手法は病理データの性能を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.318555434063274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) algorithms are optimized for the distribution represented by the training data. For outlier data, they often deliver predictions with equal confidence, even though these should not be trusted. In order to deploy ML-based digital pathology solutions in clinical practice, effective methods for detecting anomalous data are crucial to avoid incorrect decisions in the outlier scenario. We propose a new unsupervised learning approach for anomaly detection in histopathology data based on generative adversarial networks (GANs). Compared to the existing GAN-based methods that have been used in medical imaging, the proposed approach improves significantly on performance for pathology data. Our results indicate that histopathology imagery is substantially more complex than the data targeted by the previous methods. This complexity requires not only a more advanced GAN architecture but also an appropriate anomaly metric to capture the quality of the reconstructed images.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)アルゴリズムは、トレーニングデータで表される分布に最適化される。 外れたデータに対しては、信頼すべきでないものの、同じ信頼性で予測を提供することが多い。 臨床実践においてMLベースのデジタル病理ソリューションを展開するためには,異常データを検出する効果的な方法が不可欠である。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく病理組織データにおける異常検出のための新しい教師なし学習手法を提案する。 医用画像に用いられている既存のGAN法と比較して,本手法は病理データの性能を大幅に改善する。 以上の結果より, 病理組織像は従来手法よりかなり複雑であったことが示唆された。 この複雑さは、より高度なGANアーキテクチャだけでなく、再構成された画像の品質を捉えるための適切な異常メトリックも必要である。

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