論文の概要: Leveraging Uncertainty for Deep Interpretable Classification and Weakly-Supervised Segmentation of Histology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05841v1
• Date: Thu, 12 May 2022 02:18:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 13:02:37.968274
• Title: Leveraging Uncertainty for Deep Interpretable Classification and Weakly-Supervised Segmentation of Histology Images
• Title（参考訳）: 組織像の深部解釈可能分類と弱視的分類における不確かさの活用
• Authors: Soufiane Belharbi, J\'er\^ome Rony, Jose Dolz, Ismail Ben Ayed, Luke McCaffrey, Eric Granger
• Abstract要約: 深い教師付き手法は、解釈可能性のための画像分類とROIセグメンテーションを可能にする。 これらの手法は、偽陽性率を高める非識別領域を明示的にモデル化するメカニズムを欠いている。 本研究では,非識別領域と識別領域の両方を求める新しい正規化項を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.429124017422385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trained using only image class label, deep weakly supervised methods allow image classification and ROI segmentation for interpretability. Despite their success on natural images, they face several challenges over histology data where ROI are visually similar to background making models vulnerable to high pixel-wise false positives. These methods lack mechanisms for modeling explicitly non-discriminative regions which raises false-positive rates. We propose novel regularization terms, which enable the model to seek both non-discriminative and discriminative regions, while discouraging unbalanced segmentations and using only image class label. Our method is composed of two networks: a localizer that yields segmentation mask, followed by a classifier. The training loss pushes the localizer to build a segmentation mask that holds most discrimiantive regions while simultaneously modeling background regions. Comprehensive experiments over two histology datasets showed the merits of our method in reducing false positives and accurately segmenting ROI.
• Abstract（参考訳）: イメージクラスラベルのみを使用してトレーニングされた深層教師付き手法は、解釈可能性のための画像分類とROIセグメンテーションを可能にする。 自然画像での成功にもかかわらず、ROIが背景モデルと視覚的に類似している歴史データに関していくつかの課題に直面している。 これらの手法は、偽陽性率を高める非識別領域を明示的にモデル化するメカニズムを欠いている。 そこで本研究では,非判別領域と判別領域の両方を対象とし,不均衡セグメント化と画像クラスラベルのみを用いた新しい正規化項を提案する。 提案手法は,セグメンテーションマスクを発生させるローカライザと,分類器の2つのネットワークで構成される。 トレーニング損失によりローカライザは、バックグラウンド領域を同時にモデル化しながら、ほとんどの差別領域を保持するセグメンテーションマスクを構築する。 2つの組織学的データセットに対する総合的な実験により,偽陽性の低減とROIの正確なセグメンテーションのメリットが示された。

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