論文の概要: FUSION: Fully Unsupervised Test-Time Stain Adaptation via Fused Normalization Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14206v1
• Date: Tue, 30 Aug 2022 12:33:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-31 12:50:04.260285
• Title: FUSION: Fully Unsupervised Test-Time Stain Adaptation via Fused Normalization Statistics
• Title（参考訳）: FUSION:Fused Normalization Statisticsによる完全教師なしテスト時間ステイン適応
• Authors: Nilanjan Chattopadhyay, Shiv Gehlot, Nitin Singhal
• Abstract要約: フュージョンは、教師なしテスト時間シナリオにおいて、ターゲットにモデルを調整することで、染色適応を促進する新しい方法である。 ターゲットのバッチ正規化統計を変更し、重み付け係数を使用してソース統計と融合することで機能する。 2つの公開データセットに関する包括的な実験によって示されるように、分類と密集予測(セグメンテーション)のための既存の等価アルゴリズムを超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3750624267664155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Staining reveals the micro structure of the aspirate while creating histopathology slides. Stain variation, defined as a chromatic difference between the source and the target, is caused by varying characteristics during staining, resulting in a distribution shift and poor performance on the target. The goal of stain normalization is to match the target's chromatic distribution to that of the source. However, stain normalisation causes the underlying morphology to distort, resulting in an incorrect diagnosis. We propose FUSION, a new method for promoting stain-adaption by adjusting the model to the target in an unsupervised test-time scenario, eliminating the necessity for significant labelling at the target end. FUSION works by altering the target's batch normalization statistics and fusing them with source statistics using a weighting factor. The algorithm reduces to one of two extremes based on the weighting factor. Despite the lack of training or supervision, FUSION surpasses existing equivalent algorithms for classification and dense predictions (segmentation), as demonstrated by comprehensive experiments on two public datasets.
• Abstract（参考訳）: 染色は、組織学的スライドを作成しながら、吸引体の微細構造を明らかにする。 ソースとターゲットの発色差として定義される染色変化は、染色中の特性の変化によって引き起こされ、結果として分布の変化とターゲットの性能が低下する。 染色正規化の目的は、ターゲットの色分布をソースのそれと一致させることである。 しかし、染色の正常化は根底の形態を歪ませ、誤った診断につながる。 本研究では,非教師付きテストタイムシナリオにおいて,ターゲットに対してモデルを調整することにより,ターゲットエンドでの有意なラベル付けの必要性をなくし,ステンド適応を促進する新しい方法であるfusionを提案する。 fusionはターゲットのバッチ正規化統計を変更し、重み付け係数を用いてソース統計と融合することで動作する。 このアルゴリズムは重み付け係数に基づいて2つの極値のうちの1つに還元する。 トレーニングや監督の欠如にもかかわらず、FUSIONは2つの公開データセットに関する包括的な実験によって示されるように、分類と密集予測(セグメンテーション)のための既存の等価アルゴリズムを超越している。

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