論文の概要: Histopathology DatasetGAN: Synthesizing Large-Resolution Histopathology Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02712v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 14:33:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 17:37:45.021925
• Title: Histopathology DatasetGAN: Synthesizing Large-Resolution Histopathology Datasets
• Title（参考訳）: 病理組織学データセットGAN : 大分解組織学データセットの合成
• Authors: S. A. Rizvi, P. Cicalese, S. V. Seshan, S. Sciascia, J. U.Becker, and H.V. Nguyen
• Abstract要約: 病理組織学的データセットGAN(HDGAN)は、画像の生成と分割のためのフレームワークであり、大きな解像度の病理組織像によく対応している。 生成したバックボーンの更新,ジェネレータからの遅延特徴の選択的抽出,メモリマップされた配列への切り替えなど,オリジナルのフレームワークからいくつかの適応を行う。 血栓性微小血管症における高分解能タイルデータセット上でHDGANを評価し,高分解能画像アノテーション生成タスクにおいて高い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) methods are enabling an increasing number of deep learning models to be trained on image datasets in domains where labels are difficult to obtain. These methods, however, struggle to scale to the high resolution of medical imaging datasets, where they are critical for achieving good generalization on label-scarce medical image datasets. In this work, we propose the Histopathology DatasetGAN (HDGAN) framework, an extension of the DatasetGAN semi-supervised framework for image generation and segmentation that scales well to large-resolution histopathology images. We make several adaptations from the original framework, including updating the generative backbone, selectively extracting latent features from the generator, and switching to memory-mapped arrays. These changes reduce the memory consumption of the framework, improving its applicability to medical imaging domains. We evaluate HDGAN on a thrombotic microangiopathy high-resolution tile dataset, demonstrating strong performance on the high-resolution image-annotation generation task. We hope that this work enables more application of deep learning models to medical datasets, in addition to encouraging more exploration of self-supervised frameworks within the medical imaging domain.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(ssl)メソッドは、ラベル取得が難しいドメイン内のイメージデータセット上で、より多くのディープラーニングモデルをトレーニング可能にする。 しかし、これらの手法は医療画像データセットの高分解能化に苦慮しており、ラベルの少ない医療画像データセットの優れた一般化を達成するために重要である。 本研究では,画像生成とセグメント化のためのdatasetgan semi-supervised frameworkの拡張であるhistopathology datasetgan (hdgan)フレームワークを提案する。 生成したバックボーンの更新,ジェネレータからの遅延特徴の選択的抽出,メモリマップされた配列への切り替えなど,オリジナルのフレームワークからいくつかの適応を行う。 これらの変更により、フレームワークのメモリ消費が減少し、医療画像領域への適用性が向上する。 血栓性微小血管症の高分解能タイルデータセット上でHDGANを評価し,高分解能画像アノテーション生成タスクにおいて高い性能を示した。 この取り組みにより、深層学習モデルを医療データセットに適用し、医療画像領域内での自己管理フレームワークの探索を促進できることを期待しています。

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