論文の概要: MultiPathGAN: Structure Preserving Stain Normalization using
Unsupervised Multi-domain Adversarial Network with Perception Loss
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09782v1
- Date: Wed, 20 Apr 2022 20:48:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-23 03:43:59.173815
- Title: MultiPathGAN: Structure Preserving Stain Normalization using
Unsupervised Multi-domain Adversarial Network with Perception Loss
- Title（参考訳）: 知覚損失を伴う非教師付きマルチドメイン逆ネットワークによる染色正常化保存構造
- Authors: Haseeb Nazki, Ognjen Arandjelovi\'c, InHwa Um, David Harrison
- Abstract要約: 病理組織学は、病気の診断に顕微鏡組織像の分析に頼っている。
我々は,複数のデータ取得領域にまたがって,スライド画像全体を翻訳(正規化)する,教師なしの敵ネットワークを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.043946236248392
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Histopathology relies on the analysis of microscopic tissue images to
diagnose disease. A crucial part of tissue preparation is staining whereby a
dye is used to make the salient tissue components more distinguishable.
However, differences in laboratory protocols and scanning devices result in
significant confounding appearance variation in the corresponding images. This
variation increases both human error and the inter-rater variability, as well
as hinders the performance of automatic or semi-automatic methods. In the
present paper we introduce an unsupervised adversarial network to translate
(and hence normalize) whole slide images across multiple data acquisition
domains. Our key contributions are: (i) an adversarial architecture which
learns across multiple domains with a single generator-discriminator network
using an information flow branch which optimizes for perceptual loss, and (ii)
the inclusion of an additional feature extraction network during training which
guides the transformation network to keep all the structural features in the
tissue image intact. We: (i) demonstrate the effectiveness of the proposed
method firstly on H\&E slides of 120 cases of kidney cancer, as well as (ii)
show the benefits of the approach on more general problems, such as flexible
illumination based natural image enhancement and light source adaptation.
- Abstract（参考訳）: 病理組織学は、病気の診断に顕微鏡組織像の分析に依存する。
組織製剤の重要な部分は染色であり、染料を用いて唾液組織成分をより区別しやすくする。
しかし、実験室のプロトコルと走査装置の違いは、対応する画像の外観の大幅な変化をもたらす。
この変動は、人的エラーと層間変動の両方を増大させ、自動または半自動の手法の性能を阻害する。
本稿では,複数のデータ取得領域にまたがる全スライド画像の翻訳(および正規化)を行う非教師付き対向ネットワークを提案する。
私たちの重要な貢献は
(i)知覚的損失を最適化した情報フロー分岐を用いて、単一のジェネレータ・判別ネットワークで複数のドメインをまたいで学習する敵対的アーキテクチャ
(ii)組織像の全ての構造的特徴を無傷に保つために、トランスフォーメーションネットワークを指導する訓練中に追加的特徴抽出ネットワークが組み込まれること。
私たち
i) 腎癌120例のH&Eスライスに対して, 提案法の有効性を示した。
(ii) フレキシブル照明に基づく自然画像強調や光源適応など、より一般的な問題に対するアプローチの利点を示す。
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