論文の概要: Cross-scale Multi-instance Learning for Pathological Image Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00216v3
• Date: Fri, 16 Feb 2024 06:08:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-19 21:06:19.752063
• Title: Cross-scale Multi-instance Learning for Pathological Image Diagnosis
• Title（参考訳）: 病理画像診断のためのクロススケールマルチインスタンス学習
• Abstract要約: MIL(Multi-Instance Learning)は、オブジェクトの袋を分類することで高解像度画像を扱うための一般的なソリューションである。 画像診断のための1つのMILネットワークにスケール間関係を明示的に集約する,新しいクロススケールMILアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.519711186151635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analyzing high resolution whole slide images (WSIs) with regard to information across multiple scales poses a significant challenge in digital pathology. Multi-instance learning (MIL) is a common solution for working with high resolution images by classifying bags of objects (i.e. sets of smaller image patches). However, such processing is typically performed at a single scale (e.g., 20x magnification) of WSIs, disregarding the vital inter-scale information that is key to diagnoses by human pathologists. In this study, we propose a novel cross-scale MIL algorithm to explicitly aggregate inter-scale relationships into a single MIL network for pathological image diagnosis. The contribution of this paper is three-fold: (1) A novel cross-scale MIL (CS-MIL) algorithm that integrates the multi-scale information and the inter-scale relationships is proposed; (2) A toy dataset with scale-specific morphological features is created and released to examine and visualize differential cross-scale attention; (3) Superior performance on both in-house and public datasets is demonstrated by our simple cross-scale MIL strategy. The official implementation is publicly available at https://github.com/hrlblab/CS-MIL.
• Abstract（参考訳）: 複数スケールにわたる情報に関する高解像度スライド画像(WSI)の解析は、デジタル病理学において重要な課題である。 MIL(Multi-Instance Learning)は、オブジェクトの袋(小さな画像パッチの集合)を分類することで高解像度画像を扱うための一般的なソリューションである。 しかし、そのような処理は通常、WSIsの1つのスケール(例えば20倍)で行われ、人間の病理学者による診断の鍵となるスケール間情報を無視している。 本研究では,病的画像診断のための1つのMILネットワークにスケール間関係を明示的に集約する,新しいクロススケールMILアルゴリズムを提案する。 本論文の貢献は,(1)マルチスケール情報とスケール間関係を統合した新しいクロススケールMIL(CS-MIL)アルゴリズムの提案,(2)スケール固有の形態的特徴を持つ玩具データセットの作成と公開,(3)社内と公共の両方のデータセット上でのスーパーパフォーマンスを,我々の単純なクロススケールMIL戦略によって実証する。 公式実装はhttps://github.com/hrlblab/CS-MILで公開されている。

関連論文リスト

• Jigsaw Regularization in Whole-Slide Image Classification [0.0]
  計算病理学では、染色組織を連続的なパッチとして配置された数十億画素を含む全スライド画像(WSI)にデジタル化する。 WSIの統計分析は、主にマルチインスタンスラーニング(MIL)による分類に焦点を当てており、スライドレベルのラベルはラベルのないパッチから推測される。 この研究は、空間認識をMILに組み込むことを目的とした最近のグラフベースの手法に基づいている。 これらの2つの特徴を組み合わせることで、乳がん、頭頸部がん、大腸癌のベンチマークデータセットに対する最先端の注意に基づくMILアプローチの分類が大幅に改善されることがわかりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-20T18:04:25Z)
• Multimodal Visual Surrogate Compression for Alzheimer's Disease Classification [69.87877580725768]
  MVSC(Multimodal Visual Surrogate Compression)は、大規模な3D sMRIボリュームをコンパクトな2D機能に圧縮し、適応させることを学ぶ。 MVSCには2つの重要なコンポーネントがある: テキストガイダンスの下でグローバルなクロススライスコンテキストをキャプチャするボリュームコンテキストと、テキストエンハンスでパッチワイズな方法でスライスレベルの情報を集約するAdaptive Slice Fusionモジュール。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-29T13:05:46Z)
• The Role of Graph-based MIL and Interventional Training in the Generalization of WSI Classifiers [8.867734798489037]
  病理スライドの高解像度デジタルスキャンを含むWSI(Whole Slide Imaging)は、がん診断のゴールドスタンダードとなっている。 ギガピクセルの解像度と注釈付きデータセットの不足は、ディープラーニングモデルの課題を示している。 WSI 分類のための新しいフレームワークである Graph-based Multiple Instance Learning with Interventional Training (GMIL-IT) を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T11:21:08Z)
• MSVM-UNet: Multi-Scale Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation [3.64388407705261]
  医用画像分割のためのマルチスケールビジョンマンバUNetモデルMSVM-UNetを提案する。 具体的には、VSSブロックにマルチスケールの畳み込みを導入することで、VMambaエンコーダの階層的特徴から、より効果的にマルチスケールの特徴表現をキャプチャし、集約することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T06:20:28Z)
• MicroMIL: Graph-based Contextual Multiple Instance Learning for Patient Diagnosis Using Microscopy Images [31.82944216665197]
  癌診断はMIL(Multiple Case Learning)と全スライディング画像の統合から大きな恩恵を受けている 顕微鏡イメージングに特化して設計されたMILフレームワークであるMicroMILを紹介する。 実世界の大腸癌データセットとBreakHisデータセットの実験は、MicroMILが最先端のパフォーマンスを達成することを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T13:38:47Z)
• Dual-scale Enhanced and Cross-generative Consistency Learning for Semi-supervised Medical Image Segmentation [49.57907601086494]
  医用画像のセグメンテーションはコンピュータ支援診断において重要な役割を担っている。 半教師型医用画像(DEC-Seg)のための新しいDual-scale Enhanced and Cross-generative consistency learning frameworkを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T12:56:31Z)
• LVM-Med: Learning Large-Scale Self-Supervised Vision Models for Medical Imaging via Second-order Graph Matching [59.01894976615714]
  LVM-Medは、大規模医療データセットに基づいてトレーニングされた、最初のディープネットワークファミリーである。 55の公開データセットから約13万の医療画像を収集しました。 LVM-Medは、多くの最先端の教師付き、自己監督型、基礎モデルよりも経験的に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T22:21:34Z)
• M$^{2}$SNet: Multi-scale in Multi-scale Subtraction Network for Medical Image Segmentation [73.10707675345253]
  医用画像から多様なセグメンテーションを仕上げるマルチスケールサブトラクションネットワーク(M$2$SNet)を提案する。 本手法は,4つの異なる医用画像セグメンテーションタスクの11つのデータセットに対して,異なる評価基準の下で,ほとんどの最先端手法に対して好意的に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T06:26:49Z)
• AMIGO: Sparse Multi-Modal Graph Transformer with Shared-Context Processing for Representation Learning of Giga-pixel Images [53.29794593104923]
  本稿では,スライド病理像全体に対する共有コンテキスト処理の新たな概念を提案する。 AMIGOは、組織内のセルラーグラフを使用して、患者に単一の表現を提供する。 我々のモデルは、データの20%以下で同じ性能を達成できる程度に、欠落した情報に対して強い堅牢性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-01T23:37:45Z)
• 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)
• Histopathological Image Classification based on Self-Supervised Vision Transformer and Weak Labels [16.865729758055448]
  本稿では,スライドレベルのアノテーションに基づく癌領域の分類と局所化のための新しいアプローチであるSelf-ViT-MILを提案する。 Self-ViT-MILは、既存の最先端のMILベースのアプローチを、曲線の精度と面積の点で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T12:43:41Z)
• Cross-scale Attention Guided Multi-instance Learning for Crohn's Disease Diagnosis with Pathological Images [22.98849180654734]
  MIL(Multi-Instance Learning)は、コンピュータ支援による病的全スライド画像(WSI)の解釈に広く用いられている。 我々は、クローン病(CD)のための単一のMILネットワークにスケール間相互作用を明示的に集約する新しいクロススケールアテンション機構を提案する。 提案手法は,ベースラインモデルと比較して,AUCスコア0.8924で優れたエリアを達成できた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-15T16:39:34Z)
• Differentiable Zooming for Multiple Instance Learning on Whole-Slide Images [4.928363812223965]
  本稿では,エンドツーエンドでマルチレベルズームを行う方法であるZoomMILを提案する。 提案手法は2つの大規模データセット上でWSI分類における最先端のMIL法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T17:20:50Z)
• Two-Stream Graph Convolutional Network for Intra-oral Scanner Image Segmentation [133.02190910009384]
  本稿では,2ストリームグラフ畳み込みネットワーク(TSGCN)を提案する。 TSGCNは3次元歯(表面)セグメンテーションにおいて最先端の方法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:41:09Z)
• MICDIR: Multi-scale Inverse-consistent Deformable Image Registration using UNetMSS with Self-Constructing Graph Latent [0.0]
  本稿ではVoxelmorphアプローチを3つの異なる方法で拡張する。 変形の小さい場合や大きな場合の性能向上のために,マルチスケールのUNetを用いて,解像度の異なるモデルの監視を行った。 脳MRIの登録作業において、提案手法はANTやVoxelMorphよりも大幅に改善された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T18:07:47Z)

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。