論文の概要: Leveraging weak complementary labels to improve semantic segmentation of
hepatocellular carcinoma and cholangiocarcinoma in H&E-stained slides
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01813v1
- Date: Fri, 3 Feb 2023 15:35:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 15:41:40.903425
- Title: Leveraging weak complementary labels to improve semantic segmentation of
hepatocellular carcinoma and cholangiocarcinoma in H&E-stained slides
- Title（参考訳）: 弱い相補ラベルを用いたh&e染色スライダにおける肝細胞癌および胆管癌のセグメンテーション改善
- Authors: Miriam H\"agele and Johannes Eschrich and Lukas Ruff and Maximilian
Alber and Simon Schallenberg and Adrien Guillot and Christoph Roderburg and
Frank Tacke and Frederick Klauschen
- Abstract要約: 肝内胆管癌と肝内胆管癌との鑑別・定量化のための深層学習セグメンテーション手法を提案する。
本稿では, 患者診断の弱い情報を, サンプルがどのクラスに属さないかを示す補完ラベルを導出することによって活用することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.418658036508099
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present a deep learning segmentation approach to classify
and quantify the two most prevalent primary liver cancers - hepatocellular
carcinoma and intrahepatic cholangiocarcinoma - from hematoxylin and eosin
(H&E) stained whole slide images. While semantic segmentation of medical images
typically requires costly pixel-level annotations by domain experts, there
often exists additional information which is routinely obtained in clinical
diagnostics but rarely utilized for model training. We propose to leverage such
weak information from patient diagnoses by deriving complementary labels that
indicate to which class a sample cannot belong to. To integrate these labels,
we formulate a complementary loss for segmentation. Motivated by the medical
application, we demonstrate for general segmentation tasks that including
additional patches with solely weak complementary labels during model training
can significantly improve the predictive performance and robustness of a model.
On the task of diagnostic differentiation between hepatocellular carcinoma and
intrahepatic cholangiocarcinoma, we achieve a balanced accuracy of 0.91 (CI
95%: 0.86 - 0.95) at case level for 165 hold-out patients. Furthermore, we also
show that leveraging complementary labels improves the robustness of
segmentation and increases performance at case level.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,肝細胞癌と肝内胆管癌の2つの原発性肝癌をヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染色画像から分類,定量化するための深層学習セグメンテーション手法を提案する。
医用画像のセマンティックセグメンテーションは通常、ドメインの専門家による高価なピクセルレベルのアノテーションを必要とするが、臨床診断で日常的に得られるが、モデルトレーニングにはほとんど使われない追加情報が存在する。
本稿では,患者診断の弱い情報を,サンプルがどのクラスに属さないかを示す補完ラベルを導出することによって活用することを提案する。
これらのラベルを統合するために、セグメント化の相補的な損失を定式化する。
医学的応用により、モデルトレーニング中にのみ弱相補ラベルのパッチを含む一般的なセグメンテーションタスクは、モデルの予測性能と堅牢性を大幅に向上させることができることを示す。
肝細胞癌と肝内胆管癌との鑑別作業において,保留患者165例において,0.91 (ci 95%: 0.86 - 0.95) のバランスの取れた精度が得られた。
さらに,補完ラベルの活用によってセグメント化の堅牢性が向上し,ケースレベルでのパフォーマンスが向上することを示す。
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