論文の概要: Cross-scale Attention Guided Multi-instance Learning for Crohn's Disease Diagnosis with Pathological Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07322v1
• Date: Mon, 15 Aug 2022 16:39:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 13:01:46.957984
• Title: Cross-scale Attention Guided Multi-instance Learning for Crohn's Disease Diagnosis with Pathological Images
• Title（参考訳）: 病理画像を用いたクローン病診断のためのマルチインスタンス・ラーニング
• Authors: Ruining Deng, Can Cui, Lucas W. Remedios, Shunxing Bao, R. Michael Womick, Sophie Chiron, Jia Li, Joseph T. Roland, Ken S. Lau, Qi Liu, Keith T. Wilson, Yaohong Wang, Lori A. Coburn, Bennett A. Landman, Yuankai Huo
• Abstract要約: MIL(Multi-Instance Learning)は、コンピュータ支援による病的全スライド画像(WSI)の解釈に広く用いられている。 我々は、クローン病(CD)のための単一のMILネットワークにスケール間相互作用を明示的に集約する新しいクロススケールアテンション機構を提案する。 提案手法は,ベースラインモデルと比較して,AUCスコア0.8924で優れたエリアを達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.98849180654734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-instance learning (MIL) is widely used in the computer-aided interpretation of pathological Whole Slide Images (WSIs) to solve the lack of pixel-wise or patch-wise annotations. Often, this approach directly applies "natural image driven" MIL algorithms which overlook the multi-scale (i.e. pyramidal) nature of WSIs. Off-the-shelf MIL algorithms are typically deployed on a single-scale of WSIs (e.g., 20x magnification), while human pathologists usually aggregate the global and local patterns in a multi-scale manner (e.g., by zooming in and out between different magnifications). In this study, we propose a novel cross-scale attention mechanism to explicitly aggregate inter-scale interactions into a single MIL network for Crohn's Disease (CD), which is a form of inflammatory bowel disease. The contribution of this paper is two-fold: (1) a cross-scale attention mechanism is proposed to aggregate features from different resolutions with multi-scale interaction; and (2) differential multi-scale attention visualizations are generated to localize explainable lesion patterns. By training ~250,000 H&E-stained Ascending Colon (AC) patches from 20 CD patient and 30 healthy control samples at different scales, our approach achieved a superior Area under the Curve (AUC) score of 0.8924 compared with baseline models. The official implementation is publicly available at https://github.com/hrlblab/CS-MIL.
• Abstract（参考訳）: MIL(Multi-instance Learning)は、コンピュータ支援によるWSIの解釈において、ピクセルワイドまたはパッチワイドアノテーションの欠如を解決するために広く使われている。 多くの場合、このアプローチはwsisのマルチスケール(ピラミッド型)な性質を見渡す「自然画像駆動」ミルアルゴリズムを直接適用する。 オフザシェルフのMILアルゴリズムは通常、単一スケールのWSI(例:20倍)にデプロイされるが、人間の病理学者は通常、グローバルパターンとローカルパターンをマルチスケールで集約する(例:異なる倍率の間をズームインしてズームアウトする)。 本研究では,炎症性腸疾患の一形態であるクローン病(CD)の1つのMILネットワークに,相互の相互作用を明示的に集約する,新しいクロススケールアテンション機構を提案する。 本研究の貢献は, (1) 異なる解像度の特徴をマルチスケールインタラクションで集約するクロススケール注意機構, (2) 説明可能な病変パターンを局所化する差分多スケール注意可視化機構,の2つである。 20のcd患者から25万のh&eで維持された上行結腸(ac)パッチと30の健康管理サンプルを異なるスケールでトレーニングすることで,aucスコアの0.8924よりも優れた領域を達成した。 公式実装はhttps://github.com/hrlblab/CS-MILで公開されている。

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