論文の概要: Valuing Vicinity: Memory attention framework for context-based semantic segmentation in histopathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11822v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 08:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 14:17:45.759731
• Title: Valuing Vicinity: Memory attention framework for context-based semantic segmentation in histopathology
• Title（参考訳）: 病理組織学における文脈に基づくセマンティックセグメンテーションのためのメモリアテンションフレームワーク
• Authors: Oliver Ester, Fabian H\"orst, Constantin Seibold, Julius Keyl, Saskia Ting, Nikolaos Vasileiadis, Jessica Schmitz, Philipp Ivanyi, Viktor Gr\"unwald, Jan Hinrich Br\"asen, Jan Egger, Jens Kleesiek
• Abstract要約: 詳細な種類の組織を同定することは、パーソナライズされたがん治療の提供に不可欠である。 本稿では,パッチ埋め込みメモリバンクから隣接する組織コンテキストを問い合わせるパッチ近傍の注意機構を提案する。 私たちのメモリアテンションフレームワーク(MAF)は、病理医のアノテーション手順を模倣します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8866112270350612
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The segmentation of histopathological whole slide images into tumourous and non-tumourous types of tissue is a challenging task that requires the consideration of both local and global spatial contexts to classify tumourous regions precisely. The identification of subtypes of tumour tissue complicates the issue as the sharpness of separation decreases and the pathologist's reasoning is even more guided by spatial context. However, the identification of detailed types of tissue is crucial for providing personalized cancer therapies. Due to the high resolution of whole slide images, existing semantic segmentation methods, restricted to isolated image sections, are incapable of processing context information beyond. To take a step towards better context comprehension, we propose a patch neighbour attention mechanism to query the neighbouring tissue context from a patch embedding memory bank and infuse context embeddings into bottleneck hidden feature maps. Our memory attention framework (MAF) mimics a pathologist's annotation procedure -- zooming out and considering surrounding tissue context. The framework can be integrated into any encoder-decoder segmentation method. We evaluate the MAF on a public breast cancer and an internal kidney cancer data set using famous segmentation models (U-Net, DeeplabV3) and demonstrate the superiority over other context-integrating algorithms -- achieving a substantial improvement of up to $17\%$ on Dice score. The code is publicly available at: https://github.com/tio-ikim/valuing-vicinity
• Abstract（参考訳）: 組織像の組織像を腫瘍および非腫瘍組織に分割することは,局所的およびグローバルな空間的文脈から腫瘍領域を正確に分類することを必要とする課題である。 腫瘍組織のサブタイプを同定することは,分離の鋭さが減少し,病理医の推理が空間的文脈によってさらに導かれるため,問題を複雑にする。 しかし, パーソナライズされたがん治療のためには, 詳細な組織型の同定が重要である。 スライド画像全体の高解像度化のため、孤立した画像セクションに制限された既存のセマンティックセグメンテーション手法は、コンテキスト情報を処理できない。 より良いコンテキスト理解に向けた一歩を踏み出すため,我々は,パッチ埋め込みメモリバンクから隣接組織コンテキストを照会し,ボトルネック隠し機能マップにコンテキスト埋め込みを注入するパッチ近傍注意機構を提案する。 私たちのメモリアテンションフレームワーク(MAF)は、病理医のアノテーション手順を模倣します。 このフレームワークは任意のエンコーダ/デコーダセグメンテーションメソッドに統合できる。 我々は,公共乳癌と内腎癌データセットのMAFを有名なセグメンテーションモデル(U-Net, DeeplabV3)を用いて評価し,他の文脈統合アルゴリズムよりも優れていることを示す。 コードは、https://github.com/tio-ikim/valuing-vicinity.comで公開されている。

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