論文の概要: Cluster Entropy: Active Domain Adaptation in Pathological Image
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13513v1
- Date: Wed, 26 Apr 2023 12:53:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 14:20:43.331735
- Title: Cluster Entropy: Active Domain Adaptation in Pathological Image
Segmentation
- Title(参考訳): クラスターエントロピー:病理画像分割におけるアクティブドメイン適応
- Authors: Xiaoqing Liu, Kengo Araki, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro
Terada, Mariyo Kurata, Naoki Nakajima, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, Ryoma
Bise
- Abstract要約: 半教師付きドメイン適応に使用される有効全スライド画像(WSI)を選択するクラスタエントロピーを提案する。
このアプローチは、WSIのイメージ特徴がターゲットドメイン全体の分布をどのようにカバーしているかを測定することができる。
本手法は,2つの病院から収集したデータセットの先行技術に対して,競争力のある結果を得た。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.500364675640502
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The domain shift in pathological segmentation is an important problem, where
a network trained by a source domain (collected at a specific hospital) does
not work well in the target domain (from different hospitals) due to the
different image features. Due to the problems of class imbalance and different
class prior of pathology, typical unsupervised domain adaptation methods do not
work well by aligning the distribution of source domain and target domain. In
this paper, we propose a cluster entropy for selecting an effective whole slide
image (WSI) that is used for semi-supervised domain adaptation. This approach
can measure how the image features of the WSI cover the entire distribution of
the target domain by calculating the entropy of each cluster and can
significantly improve the performance of domain adaptation. Our approach
achieved competitive results against the prior arts on datasets collected from
two hospitals.
- Abstract(参考訳): 病的セグメンテーションにおけるドメインシフトは重要な問題であり、ソースドメイン(特定の病院で収集された)によって訓練されたネットワークは、異なる画像特徴のためにターゲットドメイン(異なる病院から)でうまく機能しない。
病理学に先立つクラス不均衡の問題と異なるクラスのため、典型的には教師なしのドメイン適応法は、ソースドメインとターゲットドメインの分布を調整することでうまく機能しない。
本稿では,半教師付きドメイン適応に使用される有効全スライド画像(WSI)を選択するクラスタエントロピーを提案する。
このアプローチは、各クラスタのエントロピーを計算することによって、wsiの画像特徴がターゲットドメイン全体の分布をどのようにカバーするかを測定することができ、ドメイン適応の性能を大幅に改善することができる。
このアプローチは,2つの病院から収集したデータセットの先行技術に対して,競争力のある結果を得た。
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