論文の概要: Multiplex-detection Based Multiple Instance Learning Network for Whole Slide Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03526v1
• Date: Sat, 6 Aug 2022 14:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 13:13:06.917840
• Title: Multiplex-detection Based Multiple Instance Learning Network for Whole Slide Image Classification
• Title（参考訳）: マルチプレックス検出に基づく全スライド画像分類のための複数インスタンス学習ネットワーク
• Authors: Zhikang Wang, Yue Bi, Tong Pan, Chris Bain, Richard Bassed, Seiya Imoto, Jianhua Yao, Jiangning Song
• Abstract要約: マルチ・インスタンス・ラーニング(MIL)は、診断病理のためのスライド画像全体(WSI)を分類する強力な手法である。 本稿では,上記の問題に対処するために,MDMIL(Multiple-detection-based multiple instance learning)を提案する。 具体的には、MDMILは内部クエリ生成モジュール(IQGM)と多重検出モジュール(MDM)によって構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.61155594652503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiple instance learning (MIL) is a powerful approach to classify whole slide images (WSIs) for diagnostic pathology. A fundamental challenge of MIL on WSI classification is to discover the \textit{critical instances} that trigger the bag label. However, previous methods are primarily designed under the independent and identical distribution hypothesis (\textit{i.i.d}), ignoring either the correlations between instances or heterogeneity of tumours. In this paper, we propose a novel multiplex-detection-based multiple instance learning (MDMIL) to tackle the issues above. Specifically, MDMIL is constructed by the internal query generation module (IQGM) and the multiplex detection module (MDM) and assisted by the memory-based contrastive loss during training. Firstly, IQGM gives the probability of instances and generates the internal query (IQ) for the subsequent MDM by aggregating highly reliable features after the distribution analysis. Secondly, the multiplex-detection cross-attention (MDCA) and multi-head self-attention (MHSA) in MDM cooperate to generate the final representations for the WSI. In this process, the IQ and trainable variational query (VQ) successfully build up the connections between instances and significantly improve the model's robustness toward heterogeneous tumours. At last, to further enforce constraints in the feature space and stabilize the training process, we adopt a memory-based contrastive loss, which is practicable for WSI classification even with a single sample as input in each iteration. We conduct experiments on three computational pathology datasets, e.g., CAMELYON16, TCGA-NSCLC, and TCGA-RCC datasets. The superior accuracy and AUC demonstrate the superiority of our proposed MDMIL over other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: マルチ・インスタンス・ラーニング(MIL)は、診断病理のためのスライド画像全体(WSI)を分類する強力な手法である。 WSI分類におけるMILの根本的な課題は、バッグラベルをトリガーするtextit{ critical instance}を見つけることである。 しかし、以前の方法は主に独立かつ同一の分布仮説(\textit{i.i.d})に基づいて設計され、例間の相関や腫瘍の不均一性は無視される。 本稿では,上記の課題に取り組むために,新しいマルチプレックス検出型マルチインスタンス学習(mdmil)を提案する。 具体的には、MDMILは、内部クエリ生成モジュール(IQGM)と多重検出モジュール(MDM)によって構成され、トレーニング中にメモリベースのコントラスト損失を補助する。 まず、IQGMは、分布解析後の信頼性の高い特徴を集約することにより、インスタンスの確率を与え、その後のMDMの内部クエリ(IQ)を生成する。 次に、mdmにおける多重検出クロスアテンション(mdca)と多頭自己アテンション(mhsa)が協調してwsiの最終表現を生成する。 このプロセスでは、IQおよびトレーニング可能な変動クエリ(VQ)がインスタンス間の接続を構築し、不均一な腫瘍に対するモデルの堅牢性を大幅に向上する。 最後に、機能空間の制約をさらに強制し、トレーニングプロセスを安定化するために、各イテレーションで1つのサンプルが入力されてもwsi分類に実行可能なメモリベースのコントラスト損失を採用する。 我々はCAMELYON16, TCGA-NSCLC, TCGA-RCCの3つの計算病理データセットについて実験を行った。 MDMILの精度とAUCは,他の最先端手法よりも優れていることを示す。

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