論文の概要: The Whole Pathological Slide Classification via Weakly Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06344v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 16:14:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 16:57:08.575399
• Title: The Whole Pathological Slide Classification via Weakly Supervised Learning
• Title（参考訳）: 弱教師付き学習による全病的スライド分類
• Authors: Qiehe Sun, Jiawen Li, Jin Xu, Junru Cheng, Tian Guan, Yonghong He
• Abstract要約: 細胞核疾患と病理タイルの空間的相関の2つの病因を考察した。 本研究では,抽出器訓練中の汚れ分離を利用したデータ拡張手法を提案する。 次に,隣接行列を用いてタイル間の空間的関係を記述する。 これら2つのビューを統合することで,H&E染色組織像を解析するためのマルチインスタンス・フレームワークを設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.313528558452559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to its superior efficiency in utilizing annotations and addressing gigapixel-sized images, multiple instance learning (MIL) has shown great promise as a framework for whole slide image (WSI) classification in digital pathology diagnosis. However, existing methods tend to focus on advanced aggregators with different structures, often overlooking the intrinsic features of H\&E pathological slides. To address this limitation, we introduced two pathological priors: nuclear heterogeneity of diseased cells and spatial correlation of pathological tiles. Leveraging the former, we proposed a data augmentation method that utilizes stain separation during extractor training via a contrastive learning strategy to obtain instance-level representations. We then described the spatial relationships between the tiles using an adjacency matrix. By integrating these two views, we designed a multi-instance framework for analyzing H\&E-stained tissue images based on pathological inductive bias, encompassing feature extraction, filtering, and aggregation. Extensive experiments on the Camelyon16 breast dataset and TCGA-NSCLC Lung dataset demonstrate that our proposed framework can effectively handle tasks related to cancer detection and differentiation of subtypes, outperforming state-of-the-art medical image classification methods based on MIL. The code will be released later.
• Abstract（参考訳）: アノテーションの利用やギガピクセルサイズの画像への対処に優れた効率のため、複数インスタンス学習(mil)は、デジタル病理診断における全スライド画像(wsi)分類の枠組みとして大きな期待を寄せている。 しかし、既存の手法では異なる構造を持つ高度なアグリゲータに注目する傾向があり、しばしばH\&E病理スライドの本質的な特徴を見落としている。 この制限に対処するために,病原細胞の核多様性と病原性タイルの空間的相関という2つの病原性前兆を導入した。 そこで,本研究では,抽出者学習におけるステンド分離を利用したデータ拡張法を提案し,インスタンスレベルの表現を得るためのコントラスト学習戦略を提案する。 次に,隣接行列を用いてタイル間の空間的関係を記述した。 これら2つの視点を統合することで,病理的帰納的バイアス,特徴抽出,フィルタリング,アグリゲーションに基づくh\&e維持組織画像の解析を行うマルチインテンスフレームワークを考案した。 camelyon16胸部データセットとtcga-nsclc肺データセットに関する広範な実験により,提案手法が癌検出とサブタイプの分化に関連する課題を効果的に処理できることが証明された。 コードは後でリリースされる。

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