論文の概要: Weakly Supervised Nuclei Segmentation via Instance Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01564v1
• Date: Thu, 3 Feb 2022 12:51:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-04 14:48:57.548723
• Title: Weakly Supervised Nuclei Segmentation via Instance Learning
• Title（参考訳）: インスタンス学習による弱教師付き核セグメンテーション
• Authors: Weizhen Liu, Qian He, Xuming He
• Abstract要約: 病理画像解析では,弱い教師付き核分割が重要な問題である。 弱教師付きセマンティックとインスタンスセグメンテーションを分離することを提案する。 本手法は,病理画像の2つの公開ベンチマークにおける最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.392562834466613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised nuclei segmentation is a critical problem for pathological image analysis and greatly benefits the community due to the significant reduction of labeling cost. Adopting point annotations, previous methods mostly rely on less expressive representations for nuclei instances and thus have difficulty in handling crowded nuclei. In this paper, we propose to decouple weakly supervised semantic and instance segmentation in order to enable more effective subtask learning and to promote instance-aware representation learning. To achieve this, we design a modular deep network with two branches: a semantic proposal network and an instance encoding network, which are trained in a two-stage manner with an instance-sensitive loss. Empirical results show that our approach achieves the state-of-the-art performance on two public benchmarks of pathological images from different types of organs.
• Abstract（参考訳）: 弱い教師付き核セグメンテーションは病理画像解析において重要な問題であり、ラベリングコストの大幅な削減によりコミュニティに大きな利益がある。 ポイントアノテーションを採用すると、従来のメソッドは、主に核インスタンスの表現表現が少ないため、混み合った核を扱うのが困難になる。 本稿では,より効果的なサブタスク学習を実現するために,弱教師付きセマンティクスとインスタンスセマンティクスを分離し,インスタンス認識表現学習を促進することを提案する。 これを実現するために、セマンティック・プロポーザル・ネットワークとインスタンス・エンコーディング・ネットワークという2つのブランチを持つモジュール型のディープ・ネットワークを設計し、インスタンスに敏感な損失を伴って2段階的に訓練する。 実験の結果, 臓器の病理像を2つの公開ベンチマークで評価し, 現状の成果が得られた。

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