論文の概要: A New Graph Node Classification Benchmark: Learning Structure from Histology Cell Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06292v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 16:02:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 15:55:16.731694
• Title: A New Graph Node Classification Benchmark: Learning Structure from Histology Cell Graphs
• Title（参考訳）: 新しいグラフノード分類ベンチマーク:組織細胞グラフから構造を学習する
• Authors: Claudia Vanea, Jonathan Campbell, Omri Dodi, Liis Salum\"ae, Karen Meir, Drorith Hochner-Celnikier, Hagit Hochner, Triin Laisk, Linda M. Ernst, Cecilia M. Lindgren and Christoffer Nell{\aa}ker
• Abstract要約: 未探索領域におけるノード分類のための新しいベンチマークデータセットであるPlacentaを導入する。 セルグラフのユニークな性質が,新しいグラフニューラルネットワークアーキテクチャの開発に寄与することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new benchmark dataset, Placenta, for node classification in an underexplored domain: predicting microanatomical tissue structures from cell graphs in placenta histology whole slide images. This problem is uniquely challenging for graph learning for a few reasons. Cell graphs are large (>1 million nodes per image), node features are varied (64-dimensions of 11 types of cells), class labels are imbalanced (9 classes ranging from 0.21% of the data to 40.0%), and cellular communities cluster into heterogeneously distributed tissues of widely varying sizes (from 11 nodes to 44,671 nodes for a single structure). Here, we release a dataset consisting of two cell graphs from two placenta histology images totalling 2,395,747 nodes, 799,745 of which have ground truth labels. We present inductive benchmark results for 7 scalable models and show how the unique qualities of cell graphs can help drive the development of novel graph neural network architectures.
• Abstract（参考訳）: そこで我々はPlacentaという新しいベンチマークデータセットを導入し,Placentaの組織像全体の細胞グラフから微小解剖学的組織構造を予測した。 この問題はグラフ学習においていくつかの理由からユニークな課題である。 細胞グラフは大きい(画像当たり100万ノード)、ノードの特徴は様々(11種類の細胞で64次元)、クラスラベルは不均衡(データの0.21%から40.0%まで9クラス)、細胞コミュニティは広く異なるサイズ(単一の構造では11ノードから44,671ノードまで)で均質に分散した組織にクラスターする。 ここでは,2つの胎盤組織像から得られた2つのセルグラフからなるデータセットを,総計2,395,747ノード(799,745ノード)で公開する。 7つのスケーラブルなモデルのインダクティブベンチマーク結果を示し、セルグラフのユニークな性質が、新しいグラフニューラルネットワークアーキテクチャの開発にどのように役立つかを示す。

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