論文の概要: Task-specific Fine-tuning via Variational Information Bottleneck for Weakly-supervised Pathology Whole Slide Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08446v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 08:41:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:29:38.521689
• Title: Task-specific Fine-tuning via Variational Information Bottleneck for Weakly-supervised Pathology Whole Slide Image Classification
• Title（参考訳）: 弱教師付き病理画像分類のための変分情報ボトルネックによるタスク特異的微調整
• Authors: Honglin Li, Chenglu Zhu, Yunlong Zhang, Yuxuan Sun, Zhongyi Shui, Wenwei Kuang, Sunyi Zheng, Lin Yang
• Abstract要約: MIL(Multiple Instance Learning)は、デジタル・パスロジー・ホール・スライド・イメージ(WSI)分類において有望な結果を示している。 本稿では,Information Bottleneck 理論を動機とした効率的な WSI 微調整フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、様々なWSIヘッド上の5つの病理WSIデータセットで評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.243293283318415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Multiple Instance Learning (MIL) has shown promising results in digital Pathology Whole Slide Image (WSI) classification, such a paradigm still faces performance and generalization problems due to challenges in high computational costs on Gigapixel WSIs and limited sample size for model training. To deal with the computation problem, most MIL methods utilize a frozen pretrained model from ImageNet to obtain representations first. This process may lose essential information owing to the large domain gap and hinder the generalization of model due to the lack of image-level training-time augmentations. Though Self-supervised Learning (SSL) proposes viable representation learning schemes, the improvement of the downstream task still needs to be further explored in the conversion from the task-agnostic features of SSL to the task-specifics under the partial label supervised learning. To alleviate the dilemma of computation cost and performance, we propose an efficient WSI fine-tuning framework motivated by the Information Bottleneck theory. The theory enables the framework to find the minimal sufficient statistics of WSI, thus supporting us to fine-tune the backbone into a task-specific representation only depending on WSI-level weak labels. The WSI-MIL problem is further analyzed to theoretically deduce our fine-tuning method. Our framework is evaluated on five pathology WSI datasets on various WSI heads. The experimental results of our fine-tuned representations show significant improvements in both accuracy and generalization compared with previous works. Source code will be available at https://github.com/invoker-LL/WSI-finetuning.
• Abstract（参考訳）: 複数インスタンス学習 (mil) は、デジタル病理学全体のスライド画像分類 (wsi) において有望な結果を示しているが、gigapixel wsisの計算コストの高い問題やモデルトレーニングのためのサンプルサイズが限られているため、これらのパラダイムは依然として性能と一般化の問題に直面している。 計算問題に対処するため、ほとんどのMILメソッドはImageNetから凍結した事前学習モデルを用いてまず表現を得る。 このプロセスは、大きなドメインギャップによる必須情報を失い、画像レベルのトレーニング時間拡張が欠如しているため、モデルの一般化を妨げる可能性がある。 自己教師あり学習(ssl)は実行可能な表現学習方式を提案するが、sslのタスクに依存しない機能から部分ラベル教師あり学習のタスク固有機能への変換において、下流タスクの改善をさらに検討する必要がある。 計算コストと性能のジレンマを軽減するため,Information Bottleneck理論によって動機付けられた効率的なWSI微調整フレームワークを提案する。 この理論により、フレームワークは、wsiの最小限の統計量を見つけることができるので、wsiレベルの弱いラベルのみに応じて、バックボーンをタスク固有の表現に微調整できる。 さらにWSI-MIL問題を解析し,提案手法を理論的に導出する。 我々のフレームワークは、様々なWSIヘッド上の5つの病理WSIデータセットで評価される。 微調整表現実験の結果,従来の作品に比べて精度と一般化が有意に向上した。 ソースコードはhttps://github.com/invoker-ll/wsi-finetuningで入手できる。

関連論文リスト

• Promptable Representation Distribution Learning and Data Augmentation for Gigapixel Histopathology WSI Analysis [7.823674912857107]
  本稿では,パッチレベルの表現学習とWSIレベルのデータ拡張のためのPRDL(Promptable Representation Distribution Learning)を提案する。 提案手法は最先端の手法よりも安定して性能を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T02:47:17Z)
• MergeUp-augmented Semi-Weakly Supervised Learning for WSI Classification [1.2387547097768696]
  多重インスタンス学習(MIL)は、WSI分類のための弱い教師付き学習手法である。 機能拡張技術であるMergeUpを導入し、低優先度のバッグをマージしてカテゴリ間情報を強化する。 CAMELYON-16, BRACS, TCGA-LUNGデータセットによる実験結果から, 既存の最先端手法よりも本手法の方が優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T04:08:30Z)
• MSCPT: Few-shot Whole Slide Image Classification with Multi-scale and Context-focused Prompt Tuning [11.717352903130411]
  多重インスタンス学習(MIL)は、スライド画像全体(WSI)の弱い教師付き分類のための標準パラダイムとなっている。 トレーニングデータの欠如と稀な疾患の存在は,これらの方法に重大な課題をもたらす。 本稿では、FSWCタスクのためのマルチスケールおよびコンテキスト中心のPrompt Tuning(MSCPT)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T10:25:51Z)
• MamMIL: Multiple Instance Learning for Whole Slide Images with State Space Models [56.37780601189795]
  本稿では,WSI分析のためのフレームワークMamMILを提案する。 私たちは各WSIを非指向グラフとして表現します。 マンバが1次元シーケンスしか処理できない問題に対処するために、トポロジ対応の走査機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T09:02:13Z)
• Generalizable Whole Slide Image Classification with Fine-Grained Visual-Semantic Interaction [17.989559761931435]
  本稿では,WSI分類のための"Fine-fine Visual-Semantic Interaction"フレームワークを提案する。 局所的な視覚パターンと微細な病理的意味論の相互作用を活用することにより、モデルの一般化性を高めるように設計されている。 本手法は, TCGA肺がんデータセットにおいて, 高い一般化性, 強い転移性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T16:29:53Z)
• Tumor segmentation on whole slide images: training or prompting? [0.0]
  3つの異なる臓器に対する腫瘍分節の文脈における視覚的プロンプトの有効性を示す。 この結果から,視覚的プロンプトは,適切なプロンプト例を用いて,広範囲な微調整を行なわずに,同等あるいは優れた性能を達成できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T16:59:53Z)
• A self-supervised framework for learning whole slide representations [52.774822784847565]
  我々は、全スライド画像のギガピクセルスケールの自己スーパービジョンのためのSlide Pre-trained Transformer (SPT)を提案する。 バイオメディカル・マイクロスコープ・データセットを用いて,5つの診断課題におけるSPT視覚表現のベンチマークを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T05:05:28Z)
• A General Framework for Learning from Weak Supervision [93.89870459388185]
  本稿では、新しいアルゴリズムを用いて、弱監督(GLWS)から学習するための一般的な枠組みを紹介する。 GLWSの中心は期待最大化(EM)の定式化であり、様々な弱い監督源を順応的に収容している。 また,EM計算要求を大幅に単純化する高度なアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T21:48:50Z)
• BROW: Better featuRes fOr Whole slide image based on self-distillation [19.295596638166536]
  各種疾患の標準診断において,WSI処理が重要な要素となっている。 ほとんどのWSI関連タスクのパフォーマンスは、WSIパッチの特徴表現を抽出するバックボーンの有効性に依存します。 我々は、WSIのより良い特徴表現を抽出するための基礎モデルBROWを提案し、微調整を伴わずに下流タスクに便利に適用できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T09:11:09Z)
• Hierarchical Transformer for Survival Prediction Using Multimodality Whole Slide Images and Genomics [63.76637479503006]
  下流タスクのためのギガピクセルレベルのスライド病理画像(WSI)の良質な表現を学習することが重要である。 本稿では,病理画像と対応する遺伝子間の階層的マッピングを学習する階層型マルチモーダルトランスフォーマーフレームワークを提案する。 より優れたWSI表現能力を維持しながら、ベンチマーク手法と比較してGPUリソースが少ないアーキテクチャです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T23:47:56Z)
• SUPERB: Speech processing Universal PERformance Benchmark [78.41287216481203]
  自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン(CV)の研究を進める上で、SSL(Self-supervised Learning)は不可欠です。 SuperBは、幅広い音声処理タスクで共有モデルのパフォーマンスをベンチマークするためのリーダーボードです。 凍結共有モデル上にタスク特化軽量予測ヘッドを学習することで、SUPERBタスクを解決するためのシンプルなフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T17:51:09Z)
• Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation [64.91560451900125]
  最先端のセマンティックセグメンテーション手法は、良い結果を得るために十分なラベル付きデータを必要とする。 少数のラベル付きサポートサンプルを持つ新しいクラスに迅速に適応するモデルを学習することで,この問題に対処するためのショットセグメンテーションが提案されている。 これらのフレームワークは、高レベルのセマンティック情報の不適切な使用により、目に見えないクラスにおける一般化能力の低下という課題に直面している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-04T10:41:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。