論文の概要: Nuclei Segmentation with Point Annotations from Pathology Images via
Self-Supervised Learning and Co-Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08195v2
- Date: Thu, 17 Aug 2023 09:56:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 01:46:49.807861
- Title: Nuclei Segmentation with Point Annotations from Pathology Images via
Self-Supervised Learning and Co-Training
- Title（参考訳）: 自己監督学習と共同学習による病理画像からのポイントアノテーションによる核分割
- Authors: Yi Lin, Zhiyong Qu, Hao Chen, Zhongke Gao, Yuexiang Li, Lili Xia, Kai
Ma, Yefeng Zheng, Kwang-Ting Cheng
- Abstract要約: 核分割のための弱い教師付き学習法を提案する。
粗いピクセルレベルのラベルは、ボロノイ図に基づく点アノテーションから導かれる。
病理画像の核分割に適した自己教師付き視覚表現学習法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.13451004973818
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Nuclei segmentation is a crucial task for whole slide image analysis in
digital pathology. Generally, the segmentation performance of fully-supervised
learning heavily depends on the amount and quality of the annotated data.
However, it is time-consuming and expensive for professional pathologists to
provide accurate pixel-level ground truth, while it is much easier to get
coarse labels such as point annotations. In this paper, we propose a
weakly-supervised learning method for nuclei segmentation that only requires
point annotations for training. First, coarse pixel-level labels are derived
from the point annotations based on the Voronoi diagram and the k-means
clustering method to avoid overfitting. Second, a co-training strategy with an
exponential moving average method is designed to refine the incomplete
supervision of the coarse labels. Third, a self-supervised visual
representation learning method is tailored for nuclei segmentation of pathology
images that transforms the hematoxylin component images into the H&E stained
images to gain better understanding of the relationship between the nuclei and
cytoplasm. We comprehensively evaluate the proposed method using two public
datasets. Both visual and quantitative results demonstrate the superiority of
our method to the state-of-the-art methods, and its competitive performance
compared to the fully-supervised methods. Code:
https://github.com/hust-linyi/SC-Net
- Abstract（参考訳）: 核セグメンテーションはデジタル病理学における全スライド画像解析において重要なタスクである。
一般に、完全教師付き学習のセグメンテーション性能は、注釈付きデータの量と品質に大きく依存する。
しかし、プロの病理学者が正確なピクセルレベルの地上真実を提供するのに時間と費用がかかり、ポイントアノテーションのような粗いラベルを得るのは非常に容易である。
本稿では,訓練に点アノテーションのみを必要とする核セグメンテーションのための弱教師付き学習法を提案する。
まず、粗いピクセルレベルのラベルは、オーバーフィッティングを避けるために、ボロノイ図とk平均クラスタリング法に基づく点アノテーションから導かれる。
第2に, 指数移動平均法との共同学習戦略は, 粗ラベルの不完全な監視を洗練するように設計されている。
第3に、ヘマトキシリン成分像をH&E染色画像に変換する病理画像の核分節化のために、自己監督型視覚表現学習法を調整し、核と細胞質の関係をよりよく理解する。
提案手法を2つの公開データセットを用いて総合的に評価する。
視覚的および定量的な結果から,本手法の最先端手法に対する優位性と,完全教師付き手法と比較しての競合性能を示す。
コード:https://github.com/hust-linyi/SC-Net
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