論文の概要: Domain-Specific Pre-training Improves Confidence in Whole Slide Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09833v2
• Date: Wed, 3 May 2023 20:03:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 19:02:09.882617
• Title: Domain-Specific Pre-training Improves Confidence in Whole Slide Image Classification
• Title（参考訳）: ドメイン特化事前学習による全スライド画像分類の信頼性向上
• Authors: Soham Rohit Chitnis, Sidong Liu, Tirtharaj Dash, Tanmay Tulsidas Verlekar, Antonio Di Ieva, Shlomo Berkovsky, Lovekesh Vig, Ashwin Srinivasan
• Abstract要約: デジタル病理学では、全スライド画像(WSI)や病理像が用いられる。 WSIは、臨床診断のためのディープラーニングモデルに大きな課題を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.354256205808273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Whole Slide Images (WSIs) or histopathology images are used in digital pathology. WSIs pose great challenges to deep learning models for clinical diagnosis, owing to their size and lack of pixel-level annotations. With the recent advancements in computational pathology, newer multiple-instance learning-based models have been proposed. Multiple-instance learning for WSIs necessitates creating patches and uses the encoding of these patches for diagnosis. These models use generic pre-trained models (ResNet-50 pre-trained on ImageNet) for patch encoding. The recently proposed KimiaNet, a DenseNet121 model pre-trained on TCGA slides, is a domain-specific pre-trained model. This paper shows the effect of domain-specific pre-training on WSI classification. To investigate the effect of domain-specific pre-training, we considered the current state-of-the-art multiple-instance learning models, 1) CLAM, an attention-based model, and 2) TransMIL, a self-attention-based model, and evaluated the models' confidence and predictive performance in detecting primary brain tumors - gliomas. Domain-specific pre-training improves the confidence of the models and also achieves a new state-of-the-art performance of WSI-based glioma subtype classification, showing a high clinical applicability in assisting glioma diagnosis. We will publicly share our code and experimental results at https://github.com/soham-chitnis10/WSI-domain-specific.
• Abstract（参考訳）: 全スライド画像(WSI)または病理像はデジタル病理学で使用される。 WSIは、そのサイズとピクセルレベルのアノテーションの欠如により、臨床診断のためのディープラーニングモデルに大きな課題を提起する。 近年の計算病理学の発展に伴い,より新しいマルチインスタンス学習モデルが提案されている。 WSIの多重インスタンス学習は、パッチの作成を必要とし、これらのパッチのエンコーディングを使用して診断を行う。 これらのモデルはパッチエンコーディングに一般的な事前トレーニングモデル(imagenetで事前トレーニングされたresnet-50)を使用する。 最近提案されたkimianetは、tcga slidesで事前トレーニングされたdrknet121モデルであり、ドメイン固有の事前トレーニングモデルである。 本稿では,ドメイン固有の事前学習がWSI分類に及ぼす影響を示す。 ドメイン固有の事前学習の効果を検討するために,現在最先端のマルチインスタンス学習モデルを検討した。 1)注意に基づくモデルであるCLAM 2)自己着床モデルであるtransmilは,原発性脳腫瘍(グリオーマ)の検出におけるモデルの信頼性と予測性能を評価した。 ドメイン固有の事前訓練はモデルの信頼性を高め、またwsiベースのグリオーマサブタイプ分類の新たな最先端性能を達成し、グリオーマ診断の補助に高い臨床応用性を示す。 コードと実験結果はhttps://github.com/soham-chitnis10/WSIドメイン固有で公開します。

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