Fugu-MT 論文翻訳(概要): RandStainNA: Learning Stain-Agnostic Features from Histology Slides by Bridging Stain Augmentation and Normalization

論文の概要: RandStainNA: Learning Stain-Agnostic Features from Histology Slides by Bridging Stain Augmentation and Normalization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12694v1
Date: Sat, 25 Jun 2022 16:43:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-28 15:14:56.834465
Title: RandStainNA: Learning Stain-Agnostic Features from Histology Slides by Bridging Stain Augmentation and Normalization
Title（参考訳）: RandStainNA: ブリジングステイン増強と正規化による組織スライドからのステイン非依存的特徴の学習
Authors: Yiqing Shen, Yulin Luo, Dinggang Shen, Jing Ke
Abstract要約: ステン正規化(SN)とステン強化(SA)という2つの提案が一般化誤差を低減するために注目されている。この問題に対処するため、SNとSAを新しいRandStainNAスキームで統一する。 RandStainNAは、ステンレスに依存しないディープラーニングモデルをトレーニングするために、実行可能な範囲で可変ステンスタイルを制約する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 45.81689497433507
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Stain variations often decrease the generalization ability of deep learning based approaches in digital histopathology analysis. Two separate proposals, namely stain normalization (SN) and stain augmentation (SA), have been spotlighted to reduce the generalization error, where the former alleviates the stain shift across different medical centers using template image and the latter enriches the accessible stain styles by the simulation of more stain variations. However, their applications are bounded by the selection of template images and the construction of unrealistic styles. To address the problems, we unify SN and SA with a novel RandStainNA scheme, which constrains variable stain styles in a practicable range to train a stain agnostic deep learning model. The RandStainNA is applicable to stain normalization in a collection of color spaces i.e. HED, HSV, LAB. Additionally, we propose a random color space selection scheme to gain extra performance improvement. We evaluate our method by two diagnostic tasks i.e. tissue subtype classification and nuclei segmentation, with various network backbones. The performance superiority over both SA and SN yields that the proposed RandStainNA can consistently improve the generalization ability, that our models can cope with more incoming clinical datasets with unpredicted stain styles. The codes is available at https://github.com/yiqings/RandStainNA.
Abstract（参考訳）: デジタル病理学解析における深層学習に基づくアプローチの一般化能力の低下がしばしば起こる。ステンドノーマイゼーション (sn) とステンド増補 (sa) という2つの異なる提案がスポットライトを浴びて一般化誤差を減少させ、前者はテンプレート画像を用いて異なる医療センターを横断するステンドシフトを緩和し、後者はより多くの染色変異のシミュレーションによりアクセス可能なステンドスタイルを豊かにする。しかし、それらの応用はテンプレート画像の選択と非現実的なスタイルの構築によって制限される。この問題に対処するために、我々はsnとsaを新しいランドステナスキームで統一し、可変染色スタイルを実用可能な範囲に制限し、ステンド非依存なディープラーニングモデルを訓練する。 RandStainNAは、HED、HSV、LABといった色空間の集合における染色正規化に適用できる。さらに,さらなる性能向上を実現するために,ランダムな色空間選択方式を提案する。組織サブタイプ分類と核セグメンテーションの2つの診断課題により,様々なネットワークバックボーンを用いた評価を行った。 SAとSNの性能上の優位性は、提案したRandStainNAが常に一般化能力を向上し、我々のモデルが予測できないステンレススタイルでより多くの臨床データセットに対処できることを意味している。コードはhttps://github.com/yiqings/randstainnaで入手できる。

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