論文の概要: Instance-based Vision Transformer for Subtyping of Papillary Renal Cell Carcinoma in Histopathological Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12265v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 09:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-24 21:26:53.475258
• Title: Instance-based Vision Transformer for Subtyping of Papillary Renal Cell Carcinoma in Histopathological Image
• Title（参考訳）: 腎乳頭癌の組織像におけるサブタイピングのためのインスタンスベース視覚トランスフォーマ
• Authors: Zeyu Gao, Bangyang Hong, Xianli Zhang, Yang Li, Chang Jia, Jialun Wu, Chunbao Wang, Deyu Meng, Chen Li
• Abstract要約: P型腎細胞癌(RCC)の病理組織学的サブタイプは1型対2型であり,本態性予後因子である。 本稿では,pRCCサブタイピングタスクの組織像の頑健な表現を学習するための,新しいインスタンスベースの視覚変換器(i-ViT)を提案する。 実験結果から,提案手法は既存のCNNモデルよりも優れた性能を示すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.00452985964065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Histological subtype of papillary (p) renal cell carcinoma (RCC), type 1 vs. type 2, is an essential prognostic factor. The two subtypes of pRCC have a similar pattern, i.e., the papillary architecture, yet some subtle differences, including cellular and cell-layer level patterns. However, the cellular and cell-layer level patterns almost cannot be captured by existing CNN-based models in large-size histopathological images, which brings obstacles to directly applying these models to such a fine-grained classification task. This paper proposes a novel instance-based Vision Transformer (i-ViT) to learn robust representations of histopathological images for the pRCC subtyping task by extracting finer features from instance patches (by cropping around segmented nuclei and assigning predicted grades). The proposed i-ViT takes top-K instances as input and aggregates them for capturing both the cellular and cell-layer level patterns by a position-embedding layer, a grade-embedding layer, and a multi-head multi-layer self-attention module. To evaluate the performance of the proposed framework, experienced pathologists are invited to selected 1162 regions of interest from 171 whole slide images of type 1 and type 2 pRCC. Experimental results show that the proposed method achieves better performance than existing CNN-based models with a significant margin.
• Abstract（参考訳）: P型腎細胞癌(RCC)の病理組織学的サブタイプは1型対2型であり,本態性予後因子である。 pRCCの2つのサブタイプは類似したパターン、すなわち乳頭状構造を持つが、細胞および細胞層レベルのパターンを含む微妙な違いがある。 しかし、細胞層と細胞層レベルのパターンは、大規模な病理組織像において既存のCNNモデルではほとんど捉えられず、このような細粒度分類にこれらのモデルを直接適用する際の障害となる。 そこで,本研究では,pRCCサブタイピングタスクにおける病理像の頑健な表現をインスタンスパッチから抽出し,より微細な特徴を抽出し(セグメント化された核を取り囲み,予測等級を割り当てることにより)学習する。 提案するi-vitは、top-kインスタンスを入力として、位置埋め込み層、グレードエンベディング層、マルチヘッド多層セルフアテンションモジュールによってセル層とセル層の両方のレベルパターンをキャプチャする。 提案フレームワークの性能を評価するため,1型と2型pRCCの171枚のスライド画像から,経験的病理医を1162個の関心領域に招待した。 実験結果から,提案手法は既存のCNNモデルよりも優れた性能を示すことが示された。

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