論文の概要: Stain-invariant self supervised learning for histopathology image analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07590v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 18:16:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 18:51:19.876813
• Title: Stain-invariant self supervised learning for histopathology image analysis
• Title（参考訳）: 病理画像解析のための立体不変自己教師あり学習
• Authors: Alexandre Tiard, Alex Wong, David Joon Ho, Yangchao Wu, Eliram Nof, Stefano Soatto, Saad Nadeem
• Abstract要約: 乳がんのヘマトキシリンおよびエオシン染色像におけるいくつかの分類課題に対する自己監督アルゴリズムを提案する。 本手法は,いくつかの乳がんデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.0584008963071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a self-supervised algorithm for several classification tasks within hematoxylin and eosin (H&E) stained images of breast cancer. Our method is robust to stain variations inherent to the histology images acquisition process, which has limited the applicability of automated analysis tools. We address this problem by imposing constraints a learnt latent space which leverages stain normalization techniques during training. At every iteration, we select an image as a normalization target and generate a version of every image in the batch normalized to that target. We minimize the distance between the embeddings that correspond to the same image under different staining variations while maximizing the distance between other samples. We show that our method not only improves robustness to stain variations across multi-center data, but also classification performance through extensive experiments on various normalization targets and methods. Our method achieves the state-of-the-art performance on several publicly available breast cancer datasets ranging from tumor classification (CAMELYON17) and subtyping (BRACS) to HER2 status classification and treatment response prediction.
• Abstract（参考訳）: 乳がんのヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染色像におけるいくつかの分類課題に対する自己監督アルゴリズムを提案する。 本手法は, 自動分析ツールの適用性を制限したヒストロジー画像取得プロセスに固有の変異の染色に頑健である。 トレーニング中に染色正規化技術を利用する学習潜在空間に制約を課すことでこの問題に対処する。 各イテレーションで、イメージを正規化ターゲットとして選択し、そのターゲットに正規化されたバッチ内の各イメージのバージョンを生成します。 異なる染色変化下で同じ画像に対応する埋め込み間の距離を最小化し、他のサンプル間の距離を最大化する。 提案手法は,マルチセンターデータ間の染色変化に対するロバスト性を向上するだけでなく,様々な正規化対象および手法に関する広範な実験を通じて,分類性能を向上させる。 本手法は,腫瘍分類(CAMELYON17)やサブタイピング(BRACS)からHER2ステータス分類および治療応答予測まで,いくつかの乳がんデータセットの最先端性を実現する。

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