論文の概要: DPA-P2PNet: Deformable Proposal-aware P2PNet for Accurate Point-based Cell Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02602v2
• Date: Sat, 26 Aug 2023 07:24:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 00:35:31.222045
• Title: DPA-P2PNet: Deformable Proposal-aware P2PNet for Accurate Point-based Cell Detection
• Title（参考訳）: DPA-P2PNet:正確なポイントベース細胞検出のための変形可能な提案対応P2PNet
• Authors: Zhongyi Shui, Sunyi Zheng, Chenglu Zhu, Shichuan Zhang, Xiaoxuan Yu, Honglin Li, Jingxiong Li, Pingyi Chen, Lin Yang
• Abstract要約: ポイントベース細胞検出(PCD)は、計算病理学のコミュニティで注目を集めている。 中間密度マップ表現に依存する主流のPCD法とは異なり、P2PNet(Point-to-Point Network)は近年PCDのエンドツーエンドソリューションとして登場している。 P2PNetは、ポイント提案のスケールに依存しない性質のため、単一レベルの特徴マップからのデコードに制限されている。 提案手法は,階層的特徴写像上の点提案の座標に従って,復号化のためのマルチスケール特徴を直接抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.994317314012678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point-based cell detection (PCD), which pursues high-performance cell sensing under low-cost data annotation, has garnered increased attention in computational pathology community. Unlike mainstream PCD methods that rely on intermediate density map representations, the Point-to-Point network (P2PNet) has recently emerged as an end-to-end solution for PCD, demonstrating impressive cell detection accuracy and efficiency. Nevertheless, P2PNet is limited to decoding from a single-level feature map due to the scale-agnostic property of point proposals, which is insufficient to leverage multi-scale information. Moreover, the spatial distribution of pre-set point proposals is biased from that of cells, leading to inaccurate cell localization. To lift these limitations, we present DPA-P2PNet in this work. The proposed method directly extracts multi-scale features for decoding according to the coordinates of point proposals on hierarchical feature maps. On this basis, we further devise deformable point proposals to mitigate the positional bias between proposals and potential cells to promote cell localization. Inspired by practical pathological diagnosis that usually combines high-level tissue structure and low-level cell morphology for accurate cell classification, we propose a multi-field-of-view (mFoV) variant of DPA-P2PNet to accommodate additional large FoV images with tissue information as model input. Finally, we execute the first self-supervised pre-training on immunohistochemistry histopathology image data and evaluate the suitability of four representative self-supervised methods on the PCD task. Experimental results on three benchmarks and a large-scale and real-world interval dataset demonstrate the superiority of our proposed models over the state-of-the-art counterparts. Codes and pre-trained weights will be available.
• Abstract（参考訳）: 低コストなデータアノテーションの下で高性能な細胞センシングを追求するポイントベース細胞検出(PCD)は、計算病理学のコミュニティで注目を集めている。 中間密度マップ表現に依存する主流のPCD法とは異なり、P2PNet(Point-to-Point Network)は近年PCDのエンドツーエンドソリューションとして登場し、印象的な細胞検出精度と効率を示している。 それでも、P2PNetは、ポイントプロポーザルのスケールに依存しない性質のため、単一レベルの特徴マップからのデコードに制限されている。 さらに、プリセットされた点の提案の空間分布は細胞のそれと偏りがあり、不正確な細胞局在をもたらす。 これらの制限を解消するため,本稿ではDPA-P2PNetについて述べる。 提案手法は,階層的特徴マップ上のポイント提案の座標に従ってデコードを行うマルチスケール特徴を直接抽出する。 そこで本研究では, 細胞局在を促進するため, 細胞の位置バイアスを軽減するために, 変形可能な点の提案をさらに考案する。 DPA-P2PNetのマルチフィールド・オブ・ビュー(mFoV)変異体をモデル入力として,高レベル組織構造と低レベル細胞形態を併用した臨床病理学的診断に着想を得た。 最後に,免疫組織化学組織像データに基づく初の自己監督前訓練を行い,PCDタスクにおける4つの代表的自己監督手法の適合性を評価する。 3つのベンチマークと大規模かつ実世界のインターバルデータセットの実験結果から,提案モデルが最先端モデルよりも優れていることが示された。 コードとトレーニング済みのウェイトが利用可能だ。

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