論文の概要: ULTRA: Uncertainty-aware Label Distribution Learning for Breast Tumor Cellularity Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06623v1
• Date: Tue, 14 Jun 2022 06:29:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 15:41:07.164545
• Title: ULTRA: Uncertainty-aware Label Distribution Learning for Breast Tumor Cellularity Assessment
• Title（参考訳）: 乳腺腫瘍細胞性評価のための不確実なラベル分布学習
• Authors: Xiangyu Li, Xinjie Liang, Gongning Luo, Wei Wang, Kuanquan Wang, and Shuo Li
• Abstract要約: 腫瘍細胞性自動推定のための不確実性認識ラベルdisTRibution leArning (ULTRA) フレームワークを提案する。 提案したULTRAは、まず単一値のTCラベルを離散ラベルに変換し、全ての可能なTCラベル間のあいまいさを効果的にモデル化した。 このネットワークは、予測されたTCラベル分布と地上のTCラベル分布のKulback-Leibler分散を最小化することにより、TCラベル分布を学習した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.28976121750698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neoadjuvant therapy (NAT) for breast cancer is a common treatment option in clinical practice. Tumor cellularity (TC), which represents the percentage of invasive tumors in the tumor bed, has been widely used to quantify the response of breast cancer to NAT. Therefore, automatic TC estimation is significant in clinical practice. However, existing state-of-the-art methods usually take it as a TC score regression problem, which ignores the ambiguity of TC labels caused by subjective assessment or multiple raters. In this paper, to efficiently leverage the label ambiguities, we proposed an Uncertainty-aware Label disTRibution leArning (ULTRA) framework for automatic TC estimation. The proposed ULTRA first converted the single-value TC labels to discrete label distributions, which effectively models the ambiguity among all possible TC labels. Furthermore, the network learned TC label distributions by minimizing the Kullback-Leibler (KL) divergence between the predicted and ground-truth TC label distributions, which better supervised the model to leverage the ambiguity of TC labels. Moreover, the ULTRA mimicked the multi-rater fusion process in clinical practice with a multi-branch feature fusion module to further explore the uncertainties of TC labels. We evaluated the ULTRA on the public BreastPathQ dataset. The experimental results demonstrate that the ULTRA outperformed the regression-based methods for a large margin and achieved state-of-the-art results. The code will be available from https://github.com/PerceptionComputingLab/ULTRA
• Abstract（参考訳）: 乳がんに対するネオアジュバント療法 (NAT) は臨床における一般的な治療法である。 腫瘍層における浸潤性腫瘍の割合を表す腫瘍細胞性(tc)は,乳癌のnatに対する反応を定量化するために広く用いられている。 したがって,tc自動推定は臨床において重要である。 しかし、既存の最先端手法は、通常、TCスコア回帰問題とみなし、主観評価や複数レーダによるTCラベルの曖昧さを無視する。 本稿では,ラベルのあいまいさを効果的に活用するために,自動TC推定のための不確実性認識ラベルdisTRibution leArning (ULTRA) フレームワークを提案する。 提案したULTRAは、まず単一値のTCラベルを離散ラベルに変換し、全ての可能なTCラベル間のあいまいさを効果的にモデル化した。 さらに,このネットワークは,予測されたTCラベル分布と起伏したTCラベル分布とのKL(Kullback-Leibler)のばらつきを最小化することにより,TCラベルの曖昧さを生かして,TCラベル分布を学習した。 さらに, ULTRAは, TCラベルの不確かさを解明するために, マルチブランチ機能融合モジュールを用いて, 臨床実践において多層核融合プロセスを模倣した。 ULTRAをBreastPathQデータセット上で評価した。 実験の結果, ULTRAは回帰に基づく手法よりも高い性能を示し, 最先端の結果を得た。 コードはhttps://github.com/PerceptionComputingLab/ULTRAから入手できる。

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