論文の概要: IL-MCAM: An interactive learning and multi-channel attention mechanism-based weakly supervised colorectal histopathology image classification approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03368v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 15:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 19:27:20.203132
• Title: IL-MCAM: An interactive learning and multi-channel attention mechanism-based weakly supervised colorectal histopathology image classification approach
• Title（参考訳）: il-mcam : 対話型学習と多チャンネル注意機構に基づく大腸病理組織像分類アプローチ
• Authors: Haoyuan Chen, Chen Li, Xiaoyan Li, Md Mamunur Rahaman, Weiming Hu, Yixin Li, Wanli Liu, Changhao Sun, Hongzan Sun, Xinyu Huang, Marcin Grzegorzek
• Abstract要約: 本稿では,注意機構と対話型学習に基づくIL-MCAMフレームワークを提案する。 提案するIL-MCAMフレームワークには,自動学習(AL)と対話学習(IL)の2段階がある。 IL段階において、IL-MCAMフレームワークは、対話的なアプローチでトレーニングセットに非分類画像を連続的に付加し、MCAMモデルの分類能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.520258872268556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, colorectal cancer has become one of the most significant diseases that endanger human health. Deep learning methods are increasingly important for the classification of colorectal histopathology images. However, existing approaches focus more on end-to-end automatic classification using computers rather than human-computer interaction. In this paper, we propose an IL-MCAM framework. It is based on attention mechanisms and interactive learning. The proposed IL-MCAM framework includes two stages: automatic learning (AL) and interactivity learning (IL). In the AL stage, a multi-channel attention mechanism model containing three different attention mechanism channels and convolutional neural networks is used to extract multi-channel features for classification. In the IL stage, the proposed IL-MCAM framework continuously adds misclassified images to the training set in an interactive approach, which improves the classification ability of the MCAM model. We carried out a comparison experiment on our dataset and an extended experiment on the HE-NCT-CRC-100K dataset to verify the performance of the proposed IL-MCAM framework, achieving classification accuracies of 98.98% and 99.77%, respectively. In addition, we conducted an ablation experiment and an interchangeability experiment to verify the ability and interchangeability of the three channels. The experimental results show that the proposed IL-MCAM framework has excellent performance in the colorectal histopathological image classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年、大腸癌はヒトの健康を危険にさらす最も重要な疾患の1つとなっている。 大腸病理像の分類には,深層学習法の重要性が増している。 しかし、既存のアプローチでは、人間とコンピュータの相互作用ではなく、コンピュータを用いたエンドツーエンドの自動分類に重点を置いている。 本稿では,IL-MCAMフレームワークを提案する。 それは注意機構と対話的な学習に基づいている。 提案するIL-MCAMフレームワークは,自動学習(AL)と対話学習(IL)の2段階を含む。 AL段階では、3つの異なるアテンションメカニズムチャネルと畳み込みニューラルネットワークを含むマルチチャネルアテンションメカニズムモデルを用いて、分類のためのマルチチャネル特徴を抽出する。 IL段階において、IL-MCAMフレームワークは、対話的なアプローチでトレーニングセットに非分類画像を連続的に付加し、MCAMモデルの分類能力を向上させる。 提案するIL-MCAMフレームワークの性能を検証するため,本データセットとHE-NCT-CRC-100Kデータセットの比較実験を行い,98.98%,99.77%の分類精度を得た。 また,3つのチャネルの機能と交換性を検証するため,アブレーション実験と交換可能性実験を行った。 実験の結果,IL-MCAMフレームワークは大腸病理組織像分類タスクにおいて優れた性能を示した。

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