Fugu-MT 論文翻訳(概要): Glo-In-One: Holistic Glomerular Detection, Segmentation, and Lesion Characterization with Large-scale Web Image Mining

論文の概要: Glo-In-One: Holistic Glomerular Detection, Segmentation, and Lesion Characterization with Large-scale Web Image Mining

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00123v1
Date: Tue, 31 May 2022 21:22:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-03 09:25:50.394189
Title: Glo-In-One: Holistic Glomerular Detection, Segmentation, and Lesion Characterization with Large-scale Web Image Mining
Title（参考訳）: Glo-In-One: 大規模Web画像マイニングによるホロスティックな糸球体検出, セグメンテーション, 病変評価
Authors: Tianyuan Yao, Yuzhe Lu, Jun Long, Aadarsh Jha, Zheyu Zhu, Zuhayr Asad, Haichun Yang, Agnes B. Fogo, Yuankai Huo
Abstract要約: 我々はGlo-In-Oneツールキットを開発し、一行のコマンドで全体的球状検出、セグメンテーション、キャラクタリゼーションを実現する。我々は,自己教師型ディープラーニングのアルゴリズム開発を促進するために,3万枚の未ラベルの球面画像の大規模なコレクションをリリースする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.786726927985774
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The quantitative detection, segmentation, and characterization of glomeruli from high-resolution whole slide imaging (WSI) play essential roles in the computer-assisted diagnosis and scientific research in digital renal pathology. Historically, such comprehensive quantification requires extensive programming skills in order to be able to handle heterogeneous and customized computational tools. To bridge the gap of performing glomerular quantification for non-technical users, we develop the Glo-In-One toolkit to achieve holistic glomerular detection, segmentation, and characterization via a single line of command. Additionally, we release a large-scale collection of 30,000 unlabeled glomerular images to further facilitate the algorithmic development of self-supervised deep learning. The inputs of the Glo-In-One toolkit are WSIs, while the outputs are (1) WSI-level multi-class circle glomerular detection results (which can be directly manipulated with ImageScope), (2) glomerular image patches with segmentation masks, and (3) different lesion types. To leverage the performance of the Glo-In-One toolkit, we introduce self-supervised deep learning to glomerular quantification via large-scale web image mining. The GGS fine-grained classification model achieved a decent performance compared with baseline supervised methods while only using 10% of the annotated data. The glomerular detection achieved an average precision of 0.627 with circle representations, while the glomerular segmentation achieved a 0.955 patch-wise Dice Similarity Coefficient (DSC).
Abstract（参考訳）: 高分解能全スライディング画像(wsi)からの糸球体の検出, 分画, 同定は, デジタル腎病理学におけるコンピュータ支援診断および科学的研究において重要な役割を担っている。歴史的に、このような包括的定量化は、不均一でカスタマイズされた計算ツールを扱うために、広範なプログラミングスキルを必要とする。非技術ユーザのための糸球体定量化のギャップを埋めるため,我々は1行のコマンドで総合的な糸球体検出,セグメント化,キャラクタリゼーションを実現するためのglo-in-oneツールキットを開発した。さらに,自己教師付き深層学習のアルゴリズム開発を促進するために,3万個のラベルなし糸球体画像を大規模に収集した。 glo-in-oneツールキットの入力は、wsisであり、出力は、(1)wsiレベルの多クラス多層円糸球体検出結果(イメージスコープで直接操作できる)、(2)セグメンテーションマスク付き糸球体画像パッチ、(3)異なる病変タイプである。 glo-in-oneツールキットの性能を活用するために,大規模web画像マイニングによる糸球体定量化に自己教師ありディープラーニングを導入する。 GGSの細粒度分類モデルは,アノテートデータの10%しか使用せず,ベースライン管理手法に比べて良好な性能を示した。球面検出は円の表現で平均精度0.627、球面分割は0.955パッチワイドDice similarity Coefficient(DSC)を達成した。

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