論文の概要: Improved statistical benchmarking of digital pathology models using pairwise frames evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04709v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 18:21:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 18:01:13.040093
• Title: Improved statistical benchmarking of digital pathology models using pairwise frames evaluation
• Title（参考訳）: ペアワイズフレーム評価によるデジタル病理モデルの統計的ベンチマークの改善
• Authors: Ylaine Gerardin, John Shamshoian, Judy Shen, Nhat Le, Jamie Prezioso, John Abel, Isaac Finberg, Daniel Borders, Raymond Biju, Michael Nercessian, Vaed Prasad, Joseph Lee, Spencer Wyman, Sid Gupta, Abigail Emerson, Bahar Rahsepar, Darpan Sanghavi, Ryan Leung, Limin Yu, Archit Khosla, Amaro Taylor-Weiner
• Abstract要約: 組織分類,細胞分類,細胞数予測タスクにおいて,ネストした一対のフレーム評価を実装した。 我々は,H&E染色メラノーマデータセット上に展開した細胞および組織モデルについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1718862688819518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Nested pairwise frames is a method for relative benchmarking of cell or tissue digital pathology models against manual pathologist annotations on a set of sampled patches. At a high level, the method compares agreement between a candidate model and pathologist annotations with agreement among pathologists' annotations. This evaluation framework addresses fundamental issues of data size and annotator variability in using manual pathologist annotations as a source of ground truth for model validation. We implemented nested pairwise frames evaluation for tissue classification, cell classification, and cell count prediction tasks and show results for cell and tissue models deployed on an H&E-stained melanoma dataset.
• Abstract（参考訳）: ネステッドペアワイズフレーム(Nested pairwise frames)は、サンプルパッチのセット上の手動の病理医アノテーションに対して、細胞または組織のデジタル病理モデルの相対的なベンチマークを行う方法である。 高レベルでは、候補モデルと病理医のアノテーションの一致と、病理医のアノテーション間の一致を比較する。 この評価フレームワークは、手動の病理医アノテーションをモデル検証の基礎的真理の源として利用する際の、データサイズとアノテーションの変動に関する基本的な問題に対処する。 組織分類,細胞分類,細胞数予測タスクのためのネストペアワイズフレームの評価を行い,h&eで維持されたメラノーマデータセットにデプロイされた細胞および組織モデルの結果を示す。

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