論文の概要: Stain based contrastive co-training for histopathological image analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12505v1
• Date: Fri, 24 Jun 2022 22:25:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 15:19:50.233969
• Title: Stain based contrastive co-training for histopathological image analysis
• Title（参考訳）: 病理組織像解析のためのステインベースコントラストコトレーニング
• Authors: Bodong Zhang, Beatrice Knudsen, Deepika Sirohi, Alessandro Ferrero, Tolga Tasdizen
• Abstract要約: 本稿では,ヒストリボリューション画像の分類のための,新しい半教師付き学習手法を提案する。 我々は、半教師付き学習フレームワークを作成するために、パッチレベルのアノテーションと、新しいコトレーニング損失を併用した強力な監視を採用する。 透明細胞腎細胞および前立腺癌に対するアプローチを評価し,最先端の半教師あり学習法の改善を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.87751502143719
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel semi-supervised learning approach for classification of histopathology images. We employ strong supervision with patch-level annotations combined with a novel co-training loss to create a semi-supervised learning framework. Co-training relies on multiple conditionally independent and sufficient views of the data. We separate the hematoxylin and eosin channels in pathology images using color deconvolution to create two views of each slide that can partially fulfill these requirements. Two separate CNNs are used to embed the two views into a joint feature space. We use a contrastive loss between the views in this feature space to implement co-training. We evaluate our approach in clear cell renal cell and prostate carcinomas, and demonstrate improvement over state-of-the-art semi-supervised learning methods.
• Abstract（参考訳）: 病理組織像の分類のための新しい半教師付き学習手法を提案する。 我々は,パッチレベルのアノテーションと新しいコトレーニングロスを組み合わせることで,セミ教師付き学習フレームワークを作成する。 コトレーニングは、複数の条件独立かつ十分なデータビューに依存する。 カラーデコンボリューションを用いて病理画像中のヘマトキシリンとエオシンチャネルを分離し,これらの要件を部分的に満たせるスライドの2つのビューを作成する。 2つの別々のCNNを使用して、2つのビューを共同機能空間に埋め込む。 我々は、この機能空間におけるビュー間の対照的な損失を利用して、コトレーニングを実装します。 透明細胞腎細胞および前立腺癌に対するアプローチを評価し,最先端の半教師あり学習法の改善を実証した。

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