論文の概要: Iteratively Coupled Multiple Instance Learning from Instance to Bag Classifier for Whole Slide Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15749v2
• Date: Wed, 23 Aug 2023 06:04:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 18:20:23.851378
• Title: Iteratively Coupled Multiple Instance Learning from Instance to Bag Classifier for Whole Slide Image Classification
• Title（参考訳）: 全スライド画像分類のためのインスタンスからバッグ分類器への反復結合多重インスタンス学習
• Authors: Hongyi Wang, Luyang Luo, Fang Wang, Ruofeng Tong, Yen-Wei Chen, Hongjie Hu, Lanfen Lin, and Hao Chen
• Abstract要約: Whole Slide Image (WSI)分類は、非常に高解像度であり、きめ細かいラベルがないため、依然として課題である。 我々は,バッグレベルの分類器からパッチ埋め込み装置への損失バックプロパゲーションプロセスをブリッジする,ICMIL (Iteratively Coupled MIL) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.16848269555692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Whole Slide Image (WSI) classification remains a challenge due to their extremely high resolution and the absence of fine-grained labels. Presently, WSI classification is usually regarded as a Multiple Instance Learning (MIL) problem when only slide-level labels are available. MIL methods involve a patch embedding module and a bag-level classification module, but they are prohibitively expensive to be trained in an end-to-end manner. Therefore, existing methods usually train them separately, or directly skip the training of the embedder. Such schemes hinder the patch embedder's access to slide-level semantic labels, resulting in inconsistency within the entire MIL pipeline. To overcome this issue, we propose a novel framework called Iteratively Coupled MIL (ICMIL), which bridges the loss back-propagation process from the bag-level classifier to the patch embedder. In ICMIL, we use category information in the bag-level classifier to guide the patch-level fine-tuning of the patch feature extractor. The refined embedder then generates better instance representations for achieving a more accurate bag-level classifier. By coupling the patch embedder and bag classifier at a low cost, our proposed framework enables information exchange between the two modules, benefiting the entire MIL classification model. We tested our framework on two datasets using three different backbones, and our experimental results demonstrate consistent performance improvements over state-of-the-art MIL methods. The code is available at: https://github.com/Dootmaan/ICMIL.
• Abstract（参考訳）: Whole Slide Image (WSI)分類は、非常に高解像度であり、きめ細かいラベルがないため、依然として課題である。 現在、wsi分類は通常、スライドレベルラベルのみが利用できる場合、多重インスタンス学習(mil)問題と見なされる。 MILメソッドには、パッチの埋め込みモジュールとバッグレベルの分類モジュールが含まれるが、エンドツーエンドでトレーニングすることは違法に高価である。 したがって、既存のメソッドは通常、個別にトレーニングするか、あるいは埋め込み器のトレーニングを直接スキップする。 このようなスキームは、パッチ埋め込み者のスライドレベルのセマンティックラベルへのアクセスを妨げるため、MILパイプライン全体の一貫性が低下する。 この問題を解決するために,バッグレベルの分類器からパッチ埋め込み装置への損失バックプロパゲーションプロセスをブリッジするICMIL (Iteratively Coupled MIL) という新しいフレームワークを提案する。 icmilでは,バグレベル分類器のカテゴリ情報を用いてパッチ特徴抽出器のパッチレベルの微調整を行う。 洗練された埋め込み器は、より正確なバッグレベルの分類器を達成するためのより良いインスタンス表現を生成する。 パッチ埋め込みとバッグ分類器を低コストで結合することにより、2つのモジュール間の情報交換を可能にし、MIL分類モデル全体の恩恵を受けることができる。 我々は3つの異なるバックボーンを用いて2つのデータセット上でフレームワークをテストし、実験の結果、最先端のMIL法よりも一貫した性能改善が示された。 コードは、https://github.com/Dootmaan/ICMIL.comで入手できる。

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