論文の概要: An Aggregation of Aggregation Methods in Computational Pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01256v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 16:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 12:45:54.885321
• Title: An Aggregation of Aggregation Methods in Computational Pathology
• Title（参考訳）: 計算病理学における凝集法の集約
• Authors: Mohsin Bilal, Robert Jewsbury, Ruoyu Wang, Hammam M. AlGhamdi, Amina Asif, Mark Eastwood, Nasir Rajpoot
• Abstract要約: 計算病理学(CPath)分野における今後の研究の指針として,様々な種類の集約手法に関する既存の文献を概説する。 本稿では,データのコンテキストや表現,計算モジュールの特徴,CPathのユースケースに応じて集約手法を分類する。 目的と望ましいアグリゲーション手法の属性を概ねリストアップし、様々なアプローチの長所と短所、いくつかの推奨事項と今後の方向性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.240872475631237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image analysis and machine learning algorithms operating on multi-gigapixel whole-slide images (WSIs) often process a large number of tiles (sub-images) and require aggregating predictions from the tiles in order to predict WSI-level labels. In this paper, we present a review of existing literature on various types of aggregation methods with a view to help guide future research in the area of computational pathology (CPath). We propose a general CPath workflow with three pathways that consider multiple levels and types of data and the nature of computation to analyse WSIs for predictive modelling. We categorize aggregation methods according to the context and representation of the data, features of computational modules and CPath use cases. We compare and contrast different methods based on the principle of multiple instance learning, perhaps the most commonly used aggregation method, covering a wide range of CPath literature. To provide a fair comparison, we consider a specific WSI-level prediction task and compare various aggregation methods for that task. Finally, we conclude with a list of objectives and desirable attributes of aggregation methods in general, pros and cons of the various approaches, some recommendations and possible future directions.
• Abstract（参考訳）: マルチギガピクセル全スライダー画像(wsis)で動作する画像解析と機械学習アルゴリズムは、多くのタイル(サブ画像)を処理し、wsiレベルのラベルを予測するためにタイルから予測を集約する必要がある。 本稿では,計算病理学(CPath)分野における今後の研究を支援するために,様々な種類の集約手法に関する既存の文献を概説する。 予測モデリングのためのwsisを解析するために,複数のレベルとデータの種類を考慮した3つの経路と計算の性質を持つ一般的なcpathワークフローを提案する。 本稿では,データのコンテキストや表現,計算モジュールの特徴,CPathのユースケースに応じて集約手法を分類する。 複数インスタンス学習の原理に基づく異なる手法の比較・対比を行い,多岐にわたるcpath文献を対象とする,おそらく最も一般的な集計法であるマルチインスタンス学習法について検討した。 公平な比較のために、特定のwsiレベルの予測タスクを検討し、そのタスクに対する様々な集計方法を比較する。 最後に,アグリゲーション手法の目的と望ましい属性の一覧をまとめ,様々なアプローチの長所と短所,いくつかの推奨事項と今後の方向性について述べる。

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