論文の概要: W-Net: A Two-Stage Convolutional Network for Nucleus Detection in Histopathology Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13670v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 13:00:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 21:09:12.473474
• Title: W-Net: A Two-Stage Convolutional Network for Nucleus Detection in Histopathology Image
• Title（参考訳）: W-Net: 病理組織像における核検出のための2段階畳み込みネットワーク
• Authors: Anyu Mao, Jialun Wu, Xinrui Bao, Zeyu Gao, Tieliang Gong, and Chen Li
• Abstract要約: 自動核検出のためのW字型ネットワークを提案する。 最初のサブタスクは、元の病理画像をバイナリマスクにマッピングし、次にバイナリマスクを密度マスクにマッピングする。 タスク分割後、タスクの難易度が大幅に低下し、ネットワーク全体の性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.065311617930521
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pathological diagnosis is the gold standard for cancer diagnosis, but it is labor-intensive, in which tasks such as cell detection, classification, and counting are particularly prominent. A common solution for automating these tasks is using nucleus segmentation technology. However, it is hard to train a robust nucleus segmentation model, due to several challenging problems, the nucleus adhesion, stacking, and excessive fusion with the background. Recently, some researchers proposed a series of automatic nucleus segmentation methods based on point annotation, which can significant improve the model performance. Nevertheless, the point annotation needs to be marked by experienced pathologists. In order to take advantage of segmentation methods based on point annotation, further alleviate the manual workload, and make cancer diagnosis more efficient and accurate, it is necessary to develop an automatic nucleus detection algorithm, which can automatically and efficiently locate the position of the nucleus in the pathological image and extract valuable information for pathologists. In this paper, we propose a W-shaped network for automatic nucleus detection. Different from the traditional U-Net based method, mapping the original pathology image to the target mask directly, our proposed method split the detection task into two sub-tasks. The first sub-task maps the original pathology image to the binary mask, then the binary mask is mapped to the density mask in the second sub-task. After the task is split, the task's difficulty is significantly reduced, and the network's overall performance is improved.
• Abstract（参考訳）: 病理診断はがん診断における金の標準であるが、特に細胞検出、分類、計数などのタスクが顕著である労働集約型である。 これらのタスクを自動化する一般的な解決策は、核セグメンテーション技術である。 しかし、いくつかの困難な問題、核の接着、積み重ね、背景との過剰な融合などにより、堅牢な核分節モデルの訓練は困難である。 近年、いくつかの研究者が点アノテーションに基づく一連の核セグメンテーション手法を提案し、モデルの性能を著しく向上させた。 それにもかかわらず、ポイントアノテーションは経験豊富な病理学者によってマークされる必要がある。 ポイントアノテーションに基づくセグメンテーション手法の活用,手作業負荷の軽減,がん診断の効率化と精度向上のためには,病理画像中の核の位置を自動的にかつ効率的に検出し,病理医に有用な情報を抽出する自動核検出アルゴリズムを開発する必要がある。 本稿では,核自動検出のためのW字型ネットワークを提案する。 従来のu-netベースの手法と異なり、元の病理像をターゲットマスクに直接マッピングすることで、提案手法では検出タスクを2つのサブタスクに分割した。 最初のサブタスクは元の病理画像をバイナリマスクにマッピングし、次にバイナリマスクを第2サブタスクの密度マスクにマッピングする。 タスクが分割された後、タスクの難易度が大幅に低下し、ネットワーク全体のパフォーマンスが向上する。

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