Fugu-MT 論文翻訳(概要): AdvMIL: Adversarial Multiple Instance Learning for the Survival Analysis on Whole-Slide Images

論文の概要: AdvMIL: Adversarial Multiple Instance Learning for the Survival Analysis on Whole-Slide Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06515v1
Date: Tue, 13 Dec 2022 12:02:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-14 15:33:47.740481
Title: AdvMIL: Adversarial Multiple Instance Learning for the Survival Analysis on Whole-Slide Images
Title（参考訳）: AdvMIL:全スライド画像の生存分析のための逆多重学習
Authors: Pei Liu, Luping Ji, Feng Ye, and Bo Fu
Abstract要約: 本稿では,新しい逆多重インスタンス学習(AdvMIL)フレームワークを提案する。これは、WSI表現学習に非常に必要な多重インスタンス学習(MIL)を統合する。実験の結果,AdvMILは比較的低い計算コストで主流のWSIモデルに性能改善をもたらすだけでなく,半教師付き学習を用いてラベル付きデータから学習できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.09957276418002
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The survival analysis on histological whole-slide images (WSIs) is one of the most important means to estimate patient prognosis. Although many weakly-supervised deep learning models have been developed for gigapixel WSIs, their potential is generally restricted by classical survival analysis rules and fully-supervision requirements. As a result, these models provide patients only with a completely-certain point estimation of time-to-event, and they could only learn from the well-annotated WSI data currently at a small scale. To tackle these problems, we propose a novel adversarial multiple instance learning (AdvMIL) framework. This framework is based on adversarial time-to-event modeling, and it integrates the multiple instance learning (MIL) that is much necessary for WSI representation learning. It is a plug-and-play one, so that most existing WSI-based models with embedding-level MIL networks can be easily upgraded by applying this framework, gaining the improved ability of survival distribution estimation and semi-supervised learning. Our extensive experiments show that AdvMIL could not only bring performance improvement to mainstream WSI models at a relatively low computational cost, but also enable these models to learn from unlabeled data with semi-supervised learning. Our AdvMIL framework could promote the research of time-to-event modeling in computational pathology with its novel paradigm of adversarial MIL.
Abstract（参考訳）: 組織学的全スライディング画像(WSI)の生存分析は,患者の予後を推定する上で最も重要な手段の1つである。ギガピクセルWSI向けに多くの弱い教師付きディープラーニングモデルが開発されているが、そのポテンシャルは古典的生存分析規則と完全超越要件によって制限されている。その結果、これらのモデルは、完全に確実な時間対イベントの推定しか提供せず、現在十分に注釈付けされているWSIデータからしか学べない。このような問題に対処するために,新しい逆多重学習(AdvMIL)フレームワークを提案する。このフレームワークは、逆の時間からイベントへのモデリングに基づいており、wsi表現学習に非常に必要となる複数のインスタンス学習(mil)を統合する。組込み型MILネットワークを持つ既存のWSIベースのモデルのほとんどは、このフレームワークを適用することで容易にアップグレードでき、生存率分布推定と半教師付き学習の能力を向上させることができる。我々の広範な実験により、AdvMILは比較的低い計算コストで主流のWSIモデルに性能改善をもたらすだけでなく、セミ教師付き学習でラベル付きデータから学習することを可能にする。我々のAdvMILフレームワークは、計算病理学における時間-時間モデルの研究を促進することができる。

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