論文の概要: Global Contrast Masked Autoencoders Are Powerful Pathological Representation Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09048v4
• Date: Thu, 16 Nov 2023 03:16:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 23:13:39.503227
• Title: Global Contrast Masked Autoencoders Are Powerful Pathological Representation Learners
• Title（参考訳）: グローバルコントラストマスク自動エンコーダは強力な病理表現学習者である
• Authors: Hao Quan, Xingyu Li, Weixing Chen, Qun Bai, Mingchen Zou, Ruijie Yang, Tingting Zheng, Ruiqun Qi, Xinghua Gao, Xiaoyu Cui
• Abstract要約: 本稿では,自己教師付き学習モデルであるGCMAE(Global contrast-masked Autoencoder)を提案する。 GCMAEは3つの異なる疾患特異的ヘマトキシリンとエオシン(HE)染色された病理データセットを用いて、広範囲にわたる実験により、再現性のある表現を学習する能力を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.162001837248166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Based on digital pathology slice scanning technology, artificial intelligence algorithms represented by deep learning have achieved remarkable results in the field of computational pathology. Compared to other medical images, pathology images are more difficult to annotate, and thus, there is an extreme lack of available datasets for conducting supervised learning to train robust deep learning models. In this paper, we propose a self-supervised learning (SSL) model, the global contrast-masked autoencoder (GCMAE), which can train the encoder to have the ability to represent local-global features of pathological images, also significantly improve the performance of transfer learning across data sets. In this study, the ability of the GCMAE to learn migratable representations was demonstrated through extensive experiments using a total of three different disease-specific hematoxylin and eosin (HE)-stained pathology datasets: Camelyon16, NCTCRC and BreakHis. In addition, this study designed an effective automated pathology diagnosis process based on the GCMAE for clinical applications. The source code of this paper is publicly available at https://github.com/StarUniversus/gcmae.
• Abstract（参考訳）: デジタル病理スライススキャン技術に基づき、ディープラーニングで表現される人工知能アルゴリズムは、計算病理学の分野で驚くべき結果を得た。 他の医療画像と比較すると、病理画像は注釈が難しいため、堅牢なディープラーニングモデルをトレーニングするための教師付き学習を行うためのデータセットが極めて不足している。 本稿では,自己教師付き学習(SSL)モデルを提案する。このモデルでは,画像の局所的グローバルな特徴を表現できるようにエンコーダを訓練し,データセット間での移動学習の性能を大幅に向上させることができる。 本研究は,gcmaeが偏在表現を学習する能力について,camlyon16,nctcrc,breakhisの3種類の病特異的ヘマトキシリンおよびエオシン(he)持続性病理データを用いて広範な実験を行った。 本研究は,臨床応用のためのGCMAEに基づく効果的な自動病理診断プロセスを設計した。 本論文のソースコードはhttps://github.com/staruniversus/gcmaeで公開されている。

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