論文の概要: Sparse convolutional context-aware multiple instance learning for whole slide image classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02726v1
• Date: Thu, 6 May 2021 14:46:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 16:31:26.567806
• Title: Sparse convolutional context-aware multiple instance learning for whole slide image classification
• Title（参考訳）: sparse convolutional context-aware multiple instance learning for whole slide image classification
• Authors: Marvin Lerousseau and Maria Vakalopoulou and Nikos Paragios and Eric Deutsch
• Abstract要約: スライドのスライド全体は、診断を導く組織と、多くの疾患に対する治療の選択に関する多くの手がかりを示している。 この問題を解決するために、MIL(Multiple Case Learning)は、スライドイメージ全体ではなくパッチのバッグを分類する。 提案手法は,sparse-input convolutional-based mil戦略によるパッチの空間情報の統合によるパラダイムシフトを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.18791111462057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Whole slide microscopic slides display many cues about the underlying tissue guiding diagnostic and the choice of therapy for many diseases. However, their enormous size often in gigapixels hampers the use of traditional neural network architectures. To tackle this issue, multiple instance learning (MIL) classifies bags of patches instead of whole slide images. Most MIL strategies consider that patches are independent and identically distributed. Our approach presents a paradigm shift through the integration of spatial information of patches with a sparse-input convolutional-based MIL strategy. The formulated framework is generic, flexible, scalable and is the first to introduce contextual dependencies between decisions taken at the patch level. It achieved state-of-the-art performance in pan-cancer subtype classification. The code of this work will be made available.
• Abstract（参考訳）: スライドのスライド全体は、診断を導く組織と、多くの疾患に対する治療の選択に関する多くの手がかりを示している。 しかし、ギガピクセルにおけるその巨大なサイズはしばしば、従来のニューラルネットワークアーキテクチャの使用を妨げます。 この問題を解決するために、MIL(Multiple Case Learning)は、スライドイメージ全体ではなくパッチのバッグを分類する。 ほとんどのMIL戦略はパッチは独立しており、同じ分散であると考えている。 提案手法は,sparse-input convolutional-based mil戦略によるパッチの空間情報の統合によるパラダイムシフトを示す。 定式化されたフレームワークは汎用的で柔軟性があり、スケーラブルであり、パッチレベルでの意思決定間のコンテキスト依存を導入した最初のものである。 パンキャンサーのサブタイプ分類において最先端のパフォーマンスを達成した。 この作業のコードは利用可能になる。

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