Fugu-MT 論文翻訳(概要): ReMix: A General and Efficient Framework for Multiple Instance Learning based Whole Slide Image Classification

論文の概要: ReMix: A General and Efficient Framework for Multiple Instance Learning based Whole Slide Image Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01805v1
Date: Tue, 5 Jul 2022 04:21:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-06 14:59:26.502623
Title: ReMix: A General and Efficient Framework for Multiple Instance Learning based Whole Slide Image Classification
Title（参考訳）: ReMix: 複数インスタンス学習に基づく全スライド画像分類のための汎用的で効率的なフレームワーク
Authors: Jiawei Yang, Hanbo Chen, Yu Zhao, Fan Yang, Yao Zhang, Lei He, Jianhua Yao
Abstract要約: ワイルスライド画像(WSI)分類は、ギガピクセル解像度画像とスライドレベルのラベルを扱うために弱教師付き多重インスタンス学習(MIL)法に依存することが多い。 MILに基づくWSI分類のための汎用的で効率的なフレームワークであるReMixを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.78430890440035
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Whole slide image (WSI) classification often relies on deep weakly supervised multiple instance learning (MIL) methods to handle gigapixel resolution images and slide-level labels. Yet the decent performance of deep learning comes from harnessing massive datasets and diverse samples, urging the need for efficient training pipelines for scaling to large datasets and data augmentation techniques for diversifying samples. However, current MIL-based WSI classification pipelines are memory-expensive and computation-inefficient since they usually assemble tens of thousands of patches as bags for computation. On the other hand, despite their popularity in other tasks, data augmentations are unexplored for WSI MIL frameworks. To address them, we propose ReMix, a general and efficient framework for MIL based WSI classification. It comprises two steps: reduce and mix. First, it reduces the number of instances in WSI bags by substituting instances with instance prototypes, i.e., patch cluster centroids. Then, we propose a ``Mix-the-bag'' augmentation that contains four online, stochastic and flexible latent space augmentations. It brings diverse and reliable class-identity-preserving semantic changes in the latent space while enforcing semantic-perturbation invariance. We evaluate ReMix on two public datasets with two state-of-the-art MIL methods. In our experiments, consistent improvements in precision, accuracy, and recall have been achieved but with orders of magnitude reduced training time and memory consumption, demonstrating ReMix's effectiveness and efficiency. Code is available.
Abstract（参考訳）: 全体スライド画像(wsi)の分類は、ギガピクセル解像度画像とスライドレベルラベルを扱うために、深い弱い教師付き複数インスタンス学習(mil)メソッドに依存することが多い。しかし、ディープラーニングの十分なパフォーマンスは、大量のデータセットと多様なサンプルを活用することによるものであり、大規模なデータセットへのスケーリングのための効率的なトレーニングパイプラインと、サンプルの多様化のためのデータ拡張技術の必要性を喚起している。しかし、現在のmilベースのwsi分類パイプラインは、通常数万のパッチを計算用の袋として組み立てるので、メモリ消費と計算効率が低下する。一方、他のタスクで人気があるにもかかわらず、データ拡張はWSI MILフレームワークでは未検討である。そこで本研究では,MILに基づくWSI分類のための汎用的で効率的なフレームワークであるReMixを提案する。還元と混合の2段階からなる。まず、インスタンスプロトタイプ、すなわちpatch cluster centroidsでインスタンスを置換することで、wsi bagのインスタンス数を減らす。次に,オンライン,確率的,柔軟な潜在空間拡張を4つ含む ``mix-the-bag'' 拡張法を提案する。セマンティクス-摂動不変性(semantic-perturbation invariance)を強制しながら、潜在空間に多様で信頼性の高いクラスid保存セマンティクス変化をもたらす。現状の2つのMIL法を用いた2つの公開データセット上でReMixを評価する。実験では、正確性、正確性、リコールの一貫した改善が達成されたが、トレーニング時間とメモリ消費は桁違いに減少し、remixの有効性と効率が実証された。コードは利用可能。

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