論文の概要: Enhanced Sharp-GAN For Histopathology Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10187v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 17:54:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-25 12:49:30.302739
• Title: Enhanced Sharp-GAN For Histopathology Image Synthesis
• Title（参考訳）: 造影シャープガンを用いた病理組織像合成
• Authors: Sujata Butte, Haotian Wang, Aleksandar Vakanski, Min Xian
• Abstract要約: 病理組織像合成は、正確ながん検出のためのディープラーニングアプローチの訓練において、データ不足の問題に対処することを目的としている。 核トポロジと輪郭正則化を用いて合成画像の品質を向上させる新しい手法を提案する。 提案手法は、Sharp-GANを2つのデータセット上の4つの画像品質指標すべてで上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.845552349914186
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Histopathology image synthesis aims to address the data shortage issue in training deep learning approaches for accurate cancer detection. However, existing methods struggle to produce realistic images that have accurate nuclei boundaries and less artifacts, which limits the application in downstream tasks. To address the challenges, we propose a novel approach that enhances the quality of synthetic images by using nuclei topology and contour regularization. The proposed approach uses the skeleton map of nuclei to integrate nuclei topology and separate touching nuclei. In the loss function, we propose two new contour regularization terms that enhance the contrast between contour and non-contour pixels and increase the similarity between contour pixels. We evaluate the proposed approach on the two datasets using image quality metrics and a downstream task (nuclei segmentation). The proposed approach outperforms Sharp-GAN in all four image quality metrics on two datasets. By integrating 6k synthetic images from the proposed approach into training, a nuclei segmentation model achieves the state-of-the-art segmentation performance on TNBC dataset and its detection quality (DQ), segmentation quality (SQ), panoptic quality (PQ), and aggregated Jaccard index (AJI) is 0.855, 0.863, 0.691, and 0.683, respectively.
• Abstract（参考訳）: 病理組織学画像合成は、正確ながん検出のためのディープラーニングアプローチのトレーニングにおいて、データ不足の問題に対処することを目的としている。 しかし、既存の手法では正確な核境界を持ち、アーティファクトが少ない現実的なイメージを作成するのに苦労しています。 そこで本研究では,核トポロジーと輪郭規則化を用いて合成画像の品質を向上させる新しい手法を提案する。 提案手法は核の骨格地図を用いて核トポロジーを統合し、接触核を分離する。 損失関数では、輪郭画素と非輪郭画素のコントラストを高め、輪郭画素間の類似度を高める2つの新しい輪郭正規化項を提案する。 画像品質指標と下流タスク(核セグメンテーション)を用いた2つのデータセットに対する提案手法の評価を行った。 提案手法は、Sharp-GANを2つのデータセット上の4つの画像品質指標すべてで上回る。 提案手法の合成画像からトレーニングへの統合により,TNBCデータセットの最先端セグメンテーション性能と検出品質(DQ),セグメンテーション品質(SQ),汎光学品質(PQ),集約ジャカード指数(AJI)はそれぞれ0.855,0.863,0.691,0.683となる。

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