論文の概要: Hospital-Agnostic Image Representation Learning in Digital Pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02404v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 11:45:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 13:01:00.827063
• Title: Hospital-Agnostic Image Representation Learning in Digital Pathology
• Title（参考訳）: デジタル病理における病院別画像表現学習
• Authors: Milad Sikaroudi, Shahryar Rahnamayan, H.R. Tizhoosh
• Abstract要約: デジタル病理学における全スライド画像(WSI)は、がんの亜型を診断するために用いられる。 各種試験場でのWSI取得手順の違いは,病理組織像の変動を引き起こす。 本研究では,DNN(Deep Neural Network)の一般化能力向上のために,ドメイン一般化手法を活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7412445894287709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Whole Slide Images (WSIs) in digital pathology are used to diagnose cancer subtypes. The difference in procedures to acquire WSIs at various trial sites gives rise to variability in the histopathology images, thus making consistent diagnosis challenging. These differences may stem from variability in image acquisition through multi-vendor scanners, variable acquisition parameters, and differences in staining procedure; as well, patient demographics may bias the glass slide batches before image acquisition. These variabilities are assumed to cause a domain shift in the images of different hospitals. It is crucial to overcome this domain shift because an ideal machine-learning model must be able to work on the diverse sources of images, independent of the acquisition center. A domain generalization technique is leveraged in this study to improve the generalization capability of a Deep Neural Network (DNN), to an unseen histopathology image set (i.e., from an unseen hospital/trial site) in the presence of domain shift. According to experimental results, the conventional supervised-learning regime generalizes poorly to data collected from different hospitals. However, the proposed hospital-agnostic learning can improve the generalization considering the low-dimensional latent space representation visualization, and classification accuracy results.
• Abstract（参考訳）: デジタル病理学における全スライド画像(WSI)は、がんの亜型を診断するために用いられる。 各種試験場でのWSIの取得手順の違いは,病理像の多様性を生じさせ,一貫した診断を困難にしている。 これらの違いは、マルチベンダースキャナーによる画像取得のばらつき、可変取得パラメータ、染色手順の違いに起因する可能性がある。 これらの変動は、異なる病院の画像にドメインシフトを引き起こすと仮定される。 理想的な機械学習モデルは、取得センタとは独立して、さまざまな画像ソースで動作可能である必要があるため、このドメインシフトを克服することが不可欠である。 本研究では,DNN(Deep Neural Network, ディープニューラルネットワーク)の一般化能力を改善するために, ドメインシフトの有無に応じて, 未確認の病理像セット(すなわち, 病院や診療所から)にドメイン一般化技術を適用した。 実験結果によると、従来の教師あり学習体制は、異なる病院から収集したデータに乏しく一般化している。 しかし,低次元潜在空間表現の可視化と分類精度を考慮し,病院非依存の学習により一般化が向上する。

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