論文の概要: DeGPR: Deep Guided Posterior Regularization for Multi-Class Cell Detection and Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00741v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 06:25:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 16:25:11.413970
• Title: DeGPR: Deep Guided Posterior Regularization for Multi-Class Cell Detection and Counting
• Title（参考訳）: DeGPR:マルチクラス細胞検出・カウントのためのディープガイド後正則化
• Authors: Aayush Kumar Tyagi, Chirag Mohapatra, Prasenjit Das, Govind Makharia, Lalita Mehra, Prathosh AP, Mausam
• Abstract要約: マルチクラス細胞検出とカウントは多くの病理診断に必須の課題である。 本稿では,細胞間における識別的特徴の活用を誘導することにより,物体検出を支援するガイド付き後部正則化(DeGPR)を提案する。 2つの公開データセットと、コントリビュートした新しいデータセットであるMuCeD上で、私たちのモデルを検証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.222014969736993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-class cell detection and counting is an essential task for many pathological diagnoses. Manual counting is tedious and often leads to inter-observer variations among pathologists. While there exist multiple, general-purpose, deep learning-based object detection and counting methods, they may not readily transfer to detecting and counting cells in medical images, due to the limited data, presence of tiny overlapping objects, multiple cell types, severe class-imbalance, minute differences in size/shape of cells, etc. In response, we propose guided posterior regularization (DeGPR), which assists an object detector by guiding it to exploit discriminative features among cells. The features may be pathologist-provided or inferred directly from visual data. We validate our model on two publicly available datasets (CoNSeP and MoNuSAC), and on MuCeD, a novel dataset that we contribute. MuCeD consists of 55 biopsy images of the human duodenum for predicting celiac disease. We perform extensive experimentation with three object detection baselines on three datasets to show that DeGPR is model-agnostic, and consistently improves baselines obtaining up to 9% (absolute) mAP gains.
• Abstract（参考訳）: マルチクラス細胞検出とカウントは多くの病理診断に必須の課題である。 手動計数は面倒で、しばしば病理学者の間でのサーバ間差につながる。 複数の汎用的深層学習に基づく物体検出と計数方法が存在するが、限られたデータ、小さな重なり合った物体の存在、複数の細胞タイプ、重篤なクラス不均衡、細胞のサイズと形状の微妙な違いなどにより、医療画像中の細胞の検出と計数に容易に移行できない可能性がある。 そこで本研究では,細胞間における識別的特徴を活かし,物体検出を支援するガイド付き後正則化(DeGPR)を提案する。 これらの特徴は、病理学者によって提供されたり、視覚データから直接推測される。 我々は2つの公開データセット(CoNSePとMoNuSAC)と、コントリビュートした新しいデータセットであるMuCeDでモデルを検証した。 MuCeDは、盲腸疾患を予測するためのヒト十二指腸の生検画像55枚からなる。 3つのデータセットで3つのオブジェクト検出ベースラインで広範な実験を行い、degprがモデルに依存しないことを示し、9%までの(絶対的な)マップゲインを得るベースラインを一貫して改善した。

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