論文の概要: MixUp-MIL: Novel Data Augmentation for Multiple Instance Learning and a
Study on Thyroid Cancer Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05862v4
- Date: Fri, 29 Sep 2023 09:14:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-02 19:39:54.698677
- Title: MixUp-MIL: Novel Data Augmentation for Multiple Instance Learning and a
Study on Thyroid Cancer Diagnosis
- Title(参考訳): MixUp-MIL:マルチインスタンス学習のための新しいデータ拡張と甲状腺癌の診断に関する研究
- Authors: Michael Gadermayr, Lukas Koller, Maximilian Tschuchnig, Lea Maria
Stangassinger, Christina Kreutzer, Sebastien Couillard-Despres, Gertie
Janneke Oostingh, Anton Hittmair
- Abstract要約: 複数のインスタンス学習は、ピクセルレベルのアノテーションやパッチレベルのアノテーションがない場合に、スライド画像全体の診断に強力なアプローチを示す。
穴のスライド画像の巨大さにもかかわらず、個々のスライドの数は比較的少なく、ラベル付きサンプルは少ない。
特徴ベクトルの線形性(MixUp)に基づく複数インスタンス学習のための異なるデータ拡張戦略を提案し,検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.5810132476010594
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Multiple instance learning exhibits a powerful approach for whole slide
image-based diagnosis in the absence of pixel- or patch-level annotations. In
spite of the huge size of hole slide images, the number of individual slides is
often rather small, leading to a small number of labeled samples. To improve
training, we propose and investigate different data augmentation strategies for
multiple instance learning based on the idea of linear interpolations of
feature vectors (known as MixUp). Based on state-of-the-art multiple instance
learning architectures and two thyroid cancer data sets, an exhaustive study is
conducted considering a range of common data augmentation strategies. Whereas a
strategy based on to the original MixUp approach showed decreases in accuracy,
the use of a novel intra-slide interpolation method led to consistent increases
in accuracy.
- Abstract(参考訳): 複数のインスタンス学習は、ピクセルレベルやパッチレベルのアノテーションがなければ、スライドイメージベースの診断全体に対して強力なアプローチを示す。
ホールスライド画像の巨大なサイズにもかかわらず、個々のスライドの数はかなり少なく、少数のラベル付きサンプルに繋がる。
トレーニングを改善するために,特徴ベクトルの線形補間(ミックスアップ)という考え方に基づいて,複数インスタンス学習のための異なるデータ拡張戦略を提案し,検討する。
最先端の複数インスタンス学習アーキテクチャと2つの甲状腺癌データセットに基づいて,様々な共通データ拡張戦略を総合的に検討した。
元々のミックスアップアプローチに基づく戦略では精度が低下したが,新しいスライド内補間法を用いることにより,精度が一貫して向上した。
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