論文の概要: Magnification-independent Histopathological Image Classification with Similarity-based Multi-scale Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01063v1
• Date: Fri, 2 Jul 2021 13:18:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-05 18:25:15.614256
• Title: Magnification-independent Histopathological Image Classification with Similarity-based Multi-scale Embeddings
• Title（参考訳）: 類似性に基づくマルチスケール埋め込みを用いた拡大非依存型組織像分類
• Authors: Yibao Sun, Xingru Huang, Yaqi Wang, Huiyu Zhou, Qianni Zhang
• Abstract要約: 本稿では,類似性に基づく画像分類のためのマルチスケール埋め込みを学習する手法を提案する。 特に、対損失と三重項損失を利用して、画像対や画像三重項から類似性に基づく埋め込みを学習する。 SMSEはBreakHisベンチマークで最高のパフォーマンスを達成しており、従来の方法に比べて5%から18%改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.398787062519034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The classification of histopathological images is of great value in both cancer diagnosis and pathological studies. However, multiple reasons, such as variations caused by magnification factors and class imbalance, make it a challenging task where conventional methods that learn from image-label datasets perform unsatisfactorily in many cases. We observe that tumours of the same class often share common morphological patterns. To exploit this fact, we propose an approach that learns similarity-based multi-scale embeddings (SMSE) for magnification-independent histopathological image classification. In particular, a pair loss and a triplet loss are leveraged to learn similarity-based embeddings from image pairs or image triplets. The learned embeddings provide accurate measurements of similarities between images, which are regarded as a more effective form of representation for histopathological morphology than normal image features. Furthermore, in order to ensure the generated models are magnification-independent, images acquired at different magnification factors are simultaneously fed to networks during training for learning multi-scale embeddings. In addition to the SMSE, to eliminate the impact of class imbalance, instead of using the hard sample mining strategy that intuitively discards some easy samples, we introduce a new reinforced focal loss to simultaneously punish hard misclassified samples while suppressing easy well-classified samples. Experimental results show that the SMSE improves the performance for histopathological image classification tasks for both breast and liver cancers by a large margin compared to previous methods. In particular, the SMSE achieves the best performance on the BreakHis benchmark with an improvement ranging from 5% to 18% compared to previous methods using traditional features.
• Abstract（参考訳）: 病理組織像の分類は、癌診断と病理研究の両方において非常に重要である。 しかし、拡大係数やクラス不均衡など、複数の理由により、イメージラベルデータセットから学習する従来の手法が多くの場合、不十分に実行するという困難な課題となっている。 同じクラスの腫瘍は、しばしば共通の形態的パターンを共有しているのが観察される。 そこで本研究では,類似性に基づくマルチスケール埋め込み (SMSE) を用いた画像分類手法を提案する。 特に、対損失と三重項損失を利用して、画像対や画像三重項から類似性に基づく埋め込みを学習する。 学習された埋め込みは画像間の類似度を正確に測定し、通常の画像特徴よりも病理組織学的形態のより効果的な表現形態と見なされる。 さらに、生成したモデルが倍率非依存であることを保証するため、マルチスケール埋め込み学習のトレーニング中に異なる倍率係数で取得した画像をネットワークに同時に供給する。 smseに加えて, 簡単なサンプルを直感的に破棄するハードサンプルマイニング戦略を用いる代わりに, 容易に分類されたサンプルを抑圧しながら, ハードクラス分けされたサンプルを同時に罰する新たな強化焦点損失を導入する。 実験の結果,smseは乳腺癌および肝癌における病理組織学的画像分類タスクの性能を,従来法に比べて大きなマージンで改善することが判明した。 特に、SMSEはBreakHisベンチマークで最高のパフォーマンスを達成しており、従来の機能を使った方法に比べて5%から18%改善されている。

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