論文の概要: Clinical-Inspired Cytological Whole Slide Image Screening with Just Slide-Level Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03407v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 05:09:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 17:24:00.706939
• Title: Clinical-Inspired Cytological Whole Slide Image Screening with Just Slide-Level Labels
• Title（参考訳）: スライドレベルラベルを用いた臨床応用細胞学的全スライド画像スクリーニング
• Authors: Beidi Zhao, Wenlong Deng, Zi Han (Henry) Li, Chen Zhou, Zuhua Gao, Gang Wang and Xiaoxiao Li
• Abstract要約: 細胞診は、臨床的がんスクリーニングに有効で、非侵襲的で、有用で、安価である。 一般的に使用される液体ベースの検体であるThinPrepは、検査のためにデジタル全スライド画像(WSI)を生成するためにスキャンすることができる。 ギガピクセル解像度によるWSIの分類は、リソース集約性が高く、自動化された医用画像解析において重要な課題となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.099393661501303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cytology test is effective, non-invasive, convenient, and inexpensive for clinical cancer screening. ThinPrep, a commonly used liquid-based specimen, can be scanned to generate digital whole slide images (WSIs) for cytology testing. However, WSIs classification with gigapixel resolutions is highly resource-intensive, posing significant challenges for automated medical image analysis. In order to circumvent this computational impasse, existing methods emphasize learning features at the cell or patch level, typically requiring labor-intensive and detailed manual annotations, such as labels at the cell or patch level. Here we propose a novel automated Label-Efficient WSI Screening method, dubbed LESS, for cytology-based diagnosis with only slide-level labels. Firstly, in order to achieve label efficiency, we suggest employing variational positive-unlabeled (VPU) learning, enhancing patch-level feature learning using WSI-level labels. Subsequently, guided by the clinical approach of scrutinizing WSIs at varying fields of view and scales, we employ a cross-attention vision transformer (CrossViT) to fuse multi-scale patch-level data and execute WSI-level classification. We validate the proposed label-efficient method on a urine cytology WSI dataset encompassing 130 samples (13,000 patches) and FNAC 2019 dataset with 212 samples (21,200 patches). The experiment shows that the proposed LESS reaches 84.79%, 85.43%, 91.79% and 78.30% on a urine cytology WSI dataset, and 96.53%, 96.37%, 99.31%, 94.95% on FNAC 2019 dataset in terms of accuracy, AUC, sensitivity and specificity. It outperforms state-of-the-art methods and realizes automatic cytology-based bladder cancer screening.
• Abstract（参考訳）: 細胞診検査は有効で、非侵襲的で、便利で、がん検診に安価である。 一般的に使用される液体ベースの標本であるthinprepをスキャンして、細胞診検査用のデジタル全スライド画像(wsis)を生成することができる。 しかし、ギガピクセルの解像度を持つwsis分類は非常にリソース集約的であり、自動医療画像解析には大きな課題がある。 この計算ミスを回避するために、既存の手法では、セルやパッチレベルでの学習機能を強調し、通常、セルやパッチレベルでのラベルのような、労働集約的で詳細な手作業によるアノテーションを必要とする。 本稿では,slideレベルラベルのみを用いた細胞診に基づく診断のための,新しい自動ラベル効率wsiスクリーニング法であるlessを提案する。 まず,ラベル効率を達成するために,変分正無ラベル(vpu)学習を用い,wsiレベルラベルを用いたパッチレベル特徴学習の強化を提案する。 その後,様々な視野とスケールでwsisを検査する臨床アプローチを指導し,クロス・アテンション・ビジョン・トランスフォーマ(crossvit)を用いて,マルチスケールのパッチレベルデータを融合し,wsiレベルの分類を行う。 提案手法は,130サンプル(13,000パッチ)と212サンプル(21,200パッチ)のFNAC 2019データセットを含む尿細胞診WSIデータセットに対して検証した。 実験の結果、提案されたLESSは尿細胞診WSIデータセットで84.79%、85.43%、91.79%、78.30%、FNAC 2019データセットで96.53%、96.37%、99.31%、94.95%に達した。 最先端の方法よりも優れており、膀胱がんの自動スクリーニングを実現する。

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