論文の概要: A Dual-branch Self-supervised Representation Learning Framework for
Tumour Segmentation in Whole Slide Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11019v1
- Date: Mon, 20 Mar 2023 10:57:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 15:55:02.995222
- Title: A Dual-branch Self-supervised Representation Learning Framework for
Tumour Segmentation in Whole Slide Images
- Title（参考訳）: 全スライド画像におけるTumour Segmentationのためのデュアルブランチ自己教師型表現学習フレームワーク
- Authors: Hao Wang, Euijoon Ahn, Jinman Kim
- Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、スライドイメージ全体のアノテーションオーバーヘッドを低減する代替ソリューションとして登場した。
これらのSSLアプローチは、識別画像の特徴を学習する際の性能を制限するマルチレゾリューションWSIを扱うために設計されていない。
マルチ解像度WSIから画像特徴を効果的に学習できるDSF-WSI(Dual-branch SSL Framework for WSI tumour segmentation)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.961686610789416
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Supervised deep learning methods have achieved considerable success in
medical image analysis, owing to the availability of large-scale and
well-annotated datasets. However, creating such datasets for whole slide images
(WSIs) in histopathology is a challenging task due to their gigapixel size. In
recent years, self-supervised learning (SSL) has emerged as an alternative
solution to reduce the annotation overheads in WSIs, as it does not require
labels for training. These SSL approaches, however, are not designed for
handling multi-resolution WSIs, which limits their performance in learning
discriminative image features. In this paper, we propose a Dual-branch SSL
Framework for WSI tumour segmentation (DSF-WSI) that can effectively learn
image features from multi-resolution WSIs. Our DSF-WSI connected two branches
and jointly learnt low and high resolution WSIs in a self-supervised manner.
Moreover, we introduced a novel Context-Target Fusion Module (CTFM) and a
masked jigsaw pretext task to align the learnt multi-resolution features.
Furthermore, we designed a Dense SimSiam Learning (DSL) strategy to maximise
the similarity of different views of WSIs, enabling the learnt representations
to be more efficient and discriminative. We evaluated our method using two
public datasets on breast and liver cancer segmentation tasks. The experiment
results demonstrated that our DSF-WSI can effectively extract robust and
efficient representations, which we validated through subsequent fine-tuning
and semi-supervised settings. Our proposed method achieved better accuracy than
other state-of-the-art approaches. Code is available at
https://github.com/Dylan-H-Wang/dsf-wsi.
- Abstract（参考訳）: 教師付きディープラーニングは、大規模かつ注釈付きデータセットが利用可能であることから、医用画像解析でかなりの成功を収めている。
しかしながら、病理組織学におけるスライド画像全体(WSI)に対するそのようなデータセットの作成は、ギガピクセルサイズのため難しい課題である。
近年では、ラベルをトレーニングする必要がないため、WSIのアノテーションオーバーヘッドを減らすための代替ソリューションとして、自己教師型学習(SSL)が登場している。
しかし、これらのSSLアプローチは、識別画像の特徴を学習する際の性能を制限する多重解像度WSIを扱うように設計されていない。
本稿では,多解像度WSIから画像特徴を効果的に学習できるDSF-WSI(Dual-branch SSL Framework for WSI tumour segmentation)を提案する。
DSF-WSIは2つの枝を接続し、低分解能および高分解能のWSIを自己指導的に学習した。
さらに,学習可能なマルチレゾリューション機能を調整するために,新しいコンテキストターゲット融合モジュール(ctfm)とマスク付きjigsawプリテキストタスクを導入した。
さらに,wsisの異なる視点の類似性を最大化し,学習表現をより効率的かつ判別可能な,密なシムシアム学習(dsl)戦略を考案した。
乳腺・肝癌分画課題に関する2つの公開データセットを用いて評価を行った。
実験の結果,DSF-WSIは頑健で効率的な表現を効果的に抽出できることを示した。
提案手法は他の最先端手法よりも精度が高い。
コードはhttps://github.com/dylan-h-wang/dsf-wsiで入手できる。
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