Fugu-MT 論文翻訳(概要): CellGAN: Conditional Cervical Cell Synthesis for Augmenting Cytopathological Image Classification

論文の概要: CellGAN: Conditional Cervical Cell Synthesis for Augmenting Cytopathological Image Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06182v1
Date: Wed, 12 Jul 2023 14:13:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-13 12:52:52.719391
Title: CellGAN: Conditional Cervical Cell Synthesis for Augmenting Cytopathological Image Classification
Title（参考訳）: CellGAN: 細胞病理画像分類のための条件付き頸部細胞合成
Authors: Zhenrong Shen, Maosong Cao, Sheng Wang, Lichi Zhang, Qian Wang
Abstract要約: 現在の解決策は、不審な細胞を局所化し、局所的なパッチに基づいて異常を分類する必要がある。セルGANは、画像生成にセルタイプ情報を効果的に組み込む非線形クラスマッピングネットワークを備えている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.255093167227928
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic examination of thin-prep cytologic test (TCT) slides can assist pathologists in finding cervical abnormality for accurate and efficient cancer screening. Current solutions mostly need to localize suspicious cells and classify abnormality based on local patches, concerning the fact that whole slide images of TCT are extremely large. It thus requires many annotations of normal and abnormal cervical cells, to supervise the training of the patch-level classifier for promising performance. In this paper, we propose CellGAN to synthesize cytopathological images of various cervical cell types for augmenting patch-level cell classification. Built upon a lightweight backbone, CellGAN is equipped with a non-linear class mapping network to effectively incorporate cell type information into image generation. We also propose the Skip-layer Global Context module to model the complex spatial relationship of the cells, and attain high fidelity of the synthesized images through adversarial learning. Our experiments demonstrate that CellGAN can produce visually plausible TCT cytopathological images for different cell types. We also validate the effectiveness of using CellGAN to greatly augment patch-level cell classification performance.
Abstract（参考訳）: thin-prep cytologic test (tct) スライドの自動検査は、正確かつ効率的ながんスクリーニングのために、病理学者が頚椎異常を見つけるのに役立つ。現在のソリューションでは、ttcのスライド画像全体が非常に大きいという事実から、疑わしい細胞を局在化し、局所的なパッチに基づいて異常を分類する必要がある。したがって、パッチレベルの分類器のトレーニングを監督するためには、正常なおよび異常な頸部細胞に対する多くのアノテーションが必要である。本稿では,様々な頸部細胞タイプの細胞病理像を合成し,パッチレベル細胞分類を増強するセルガンを提案する。軽量なバックボーン上に構築されたCellGANは、画像生成にセルタイプ情報を効果的に組み込む非線形クラスマッピングネットワークを備えている。また, セルの複雑な空間的関係をモデル化し, 逆学習により合成画像の忠実度を高めるためのスキップ層グローバルコンテキストモジュールを提案する。実験の結果,CellGANは様々な細胞タイプに対して視覚的に可視なTCK細胞病理像を作成できることがわかった。また,CellGANを用いたパッチレベルの細胞分類性能を大幅に向上させる効果も検証した。

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