論文の概要: Cyclic Learning: Bridging Image-level Labels and Nuclei Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02691v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 08:32:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 16:11:21.218786
• Title: Cyclic Learning: Bridging Image-level Labels and Nuclei Instance Segmentation
• Title（参考訳）: サイクリック学習:画像レベルラベルのブリッジと核インスタンスセグメンテーション
• Authors: Yang Zhou, Yongjian Wu, Zihua Wang, Bingzheng Wei, Maode Lai, Jianzhong Shou, Yubo Fan, Yan Xu
• Abstract要約: 本稿では,この問題を解決するために,循環学習と呼ばれる画像レベルの弱教師付き手法を提案する。 サイクルラーニングは、フロントエンドの分類タスクと、バックエンドの半教師付きインスタンスセグメンテーションタスクで構成される。 3つのデータセットを用いた実験は、核インスタンスのセグメンテーションにおいて、他の画像レベルの弱教師付き手法よりも優れた、我々の手法の優れた一般性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.526504045149895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nuclei instance segmentation on histopathology images is of great clinical value for disease analysis. Generally, fully-supervised algorithms for this task require pixel-wise manual annotations, which is especially time-consuming and laborious for the high nuclei density. To alleviate the annotation burden, we seek to solve the problem through image-level weakly supervised learning, which is underexplored for nuclei instance segmentation. Compared with most existing methods using other weak annotations (scribble, point, etc.) for nuclei instance segmentation, our method is more labor-saving. The obstacle to using image-level annotations in nuclei instance segmentation is the lack of adequate location information, leading to severe nuclei omission or overlaps. In this paper, we propose a novel image-level weakly supervised method, called cyclic learning, to solve this problem. Cyclic learning comprises a front-end classification task and a back-end semi-supervised instance segmentation task to benefit from multi-task learning (MTL). We utilize a deep learning classifier with interpretability as the front-end to convert image-level labels to sets of high-confidence pseudo masks and establish a semi-supervised architecture as the back-end to conduct nuclei instance segmentation under the supervision of these pseudo masks. Most importantly, cyclic learning is designed to circularly share knowledge between the front-end classifier and the back-end semi-supervised part, which allows the whole system to fully extract the underlying information from image-level labels and converge to a better optimum. Experiments on three datasets demonstrate the good generality of our method, which outperforms other image-level weakly supervised methods for nuclei instance segmentation, and achieves comparable performance to fully-supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 病理組織像上の核サンプル分割は疾患解析に非常に有用である。 一般に、このタスクの完全な教師付きアルゴリズムは、特に高核密度のために時間と労力を要するピクセル単位の手動アノテーションを必要とする。 アノテーションの負担を軽減するため,核インスタンスのセグメンテーションに未熟な画像レベルの弱教師付き学習を用いてこの問題を解決する。 核のインスタンスセグメンテーションに他の弱いアノテーション(スクリブル、ポイントなど)を用いるほとんどの既存手法と比較して、我々の方法はより省力化されている。 核のインスタンスセグメンテーションで画像レベルのアノテーションを使うことの障害は、適切な位置情報の欠如であり、重度の核の欠落や重複につながる。 本稿では,この問題を解決するために,循環学習と呼ばれる画像レベルの弱教師付き手法を提案する。 循環学習は、フロントエンド分類タスクと、マルチタスク学習(mtl)の恩恵を受けるバックエンドの半教師付きインスタンス分割タスクを含む。 画像レベルのラベルを高信頼擬似マスクのセットに変換するフロントエンドとして解釈可能なディープラーニング分類器を使用し,これら擬似マスクの監督下で核インスタンスセグメンテーションを行うバックエンドとして,半教師付きアーキテクチャを確立する。 最も重要なことは、巡回学習はフロントエンドの分類器とバックエンドの半教師付き部分の間で知識を循環的に共有するように設計されており、それによってシステム全体が画像レベルのラベルから基礎となる情報を抽出し、より良い最適化に収束させることができる。 3つのデータセットを用いた実験では,他の画像レベルの弱教師付き手法よりも優れ,完全教師付き手法に匹敵する性能を実現している。

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