論文の概要: CellMix: A General Instance Relationship based Method for Data Augmentation Towards Pathology Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11513v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 03:17:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 16:31:25.616855
• Title: CellMix: A General Instance Relationship based Method for Data Augmentation Towards Pathology Image Analysis
• Title（参考訳）: cellmix:病理画像解析のためのデータ拡張のための汎用インスタンス関係ベース手法
• Authors: Tianyi Zhang, Zhiling Yan, Chunhui Li, Nan Ying, Yanli Lei, Yunlu Feng, Yu Zhao, Guanglei Zhang
• Abstract要約: そこで我々は,新しい分散方式のインプレースシャッフル戦略を備えたCellMixフレームワークを提案する。 我々は,病理例の絶対的な関係を保ちながら,新たなサンプルを生成する。 この新たなインスタンス関係に基づく戦略は、病理画像解析のための一般的なデータ拡張に光を当てることができると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9596321268519326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pathology image analysis crucially relies on the availability and quality of annotated pathological samples, which are very difficult to collect and need lots of human effort. To address this issue, beyond traditional preprocess data augmentation methods, mixing-based approaches are effective and practical. However, previous mixing-based data augmentation methods do not thoroughly explore the essential characteristics of pathology images, including the local specificity, global distribution, and inner/outer-sample instance relationship. To further understand the pathology characteristics and make up effective pseudo samples, we propose the CellMix framework with a novel distribution-based in-place shuffle strategy. We split the images into patches with respect to the granularity of pathology instances and do the shuffle process across the same batch. In this way, we generate new samples while keeping the absolute relationship of pathology instances intact. Furthermore, to deal with the perturbations and distribution-based noise, we devise a loss-drive strategy inspired by curriculum learning during the training process, making the model fit the augmented data adaptively. It is worth mentioning that we are the first to explore data augmentation techniques in the pathology image field. Experiments show SOTA results on 7 different datasets. We conclude that this novel instance relationship-based strategy can shed light on general data augmentation for pathology image analysis. The code is available at https://github.com/sagizty/CellMix.
• Abstract（参考訳）: 病理画像解析は、注釈付き病理サンプルの可用性と品質に極めて依存しており、収集は非常に困難であり、多くの人的努力を必要としている。 この問題に対処するためには、従来の前処理データ拡張方法以外にも、混合ベースのアプローチは効果的で実践的です。 しかし,従来のミキシングに基づくデータ拡張法は,局所特異性,グローバル分布,内部・外部インスタンス関係など,病理画像の本質的特徴を十分に検討していない。 病的特徴をより深く理解し,有効な擬似サンプルを作成するために,新しい分布型インプレースシャッフル戦略を持つCellMixフレームワークを提案する。 画像は病理インスタンスの粒度に関してパッチに分割し,シャッフル処理を同じバッチで行う。 このように、病理学インスタンスの絶対的な関係を保ちながら、新しいサンプルを生成します。 さらに,ゆらぎや分布に基づくノイズに対処するために,学習中にカリキュラム学習に触発されたロスドライブ戦略を考案し,モデルを拡張データに適応的に適合させる。 病理画像分野におけるデータ拡張技術の探求は,私たちが最初に行ったことです。 実験では、7つの異なるデータセットでSOTA結果を示す。 この新たなインスタンス関係に基づく戦略は,病理画像解析のための一般データ拡張に光を当てることができる。 コードはhttps://github.com/sagizty/cellmixで入手できる。

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