論文の概要: Multi-Scale Attention-based Multiple Instance Learning for Classification of Multi-Gigapixel Histology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03041v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 10:14:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 11:54:15.419088
• Title: Multi-Scale Attention-based Multiple Instance Learning for Classification of Multi-Gigapixel Histology Images
• Title（参考訳）: マルチギガピクセルヒストロジー画像の分類のためのマルチスケールアテンションに基づくマルチインスタンス学習
• Authors: Made Satria Wibawa, Kwok-Wai Lo, Lawrence Young, Nasir Rajpoot
• Abstract要約: 組織像の分類のための深層学習パイプラインを提案する。 我々は,ヘマトキシリンおよびエオシン染色(H&E)組織像に基づく鼻咽頭癌(NPC)の潜伏膜蛋白1(LMP1)像の予測を試みた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Histology images with multi-gigapixel of resolution yield rich information for cancer diagnosis and prognosis. Most of the time, only slide-level label is available because pixel-wise annotation is labour intensive task. In this paper, we propose a deep learning pipeline for classification in histology images. Using multiple instance learning, we attempt to predict the latent membrane protein 1 (LMP1) status of nasopharyngeal carcinoma (NPC) based on haematoxylin and eosin-stain (H&E) histology images. We utilised attention mechanism with residual connection for our aggregation layers. In our 3-fold cross-validation experiment, we achieved average accuracy, AUC and F1-score 0.936, 0.995 and 0.862, respectively. This method also allows us to examine the model interpretability by visualising attention scores. To the best of our knowledge, this is the first attempt to predict LMP1 status on NPC using deep learning.
• Abstract（参考訳）: 複数のギガピクセルの解像度を持つ組織像は、癌診断と予後に豊富な情報をもたらす。 ほとんどの場合、pixel-wiseアノテーションは労働集約的なタスクであるため、スライドレベルラベルのみが利用可能である。 本稿では,ヒストロジー画像の分類のための深層学習パイプラインを提案する。 複数のインスタンス学習を用いて,haematoxylinおよびeosin-stain(h&e)組織像に基づく鼻咽頭癌(npc)の潜伏膜蛋白1(lmp1)状態の予測を試みた。 我々はアグリゲーション層に対する残差接続による注意機構を利用した。 AUC, F1スコア0.936, 0.995, 0.862の3倍のクロスバリデーション実験を行った。 また,注意点を可視化することで,モデルの解釈可能性を調べることができる。 我々の知る限りでは、ディープラーニングを用いてNPC上のLMP1ステータスを予測する最初の試みである。

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