論文の概要: LDCSF: Local depth convolution-based Swim framework for classifying
multi-label histopathology images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10446v1
- Date: Mon, 21 Aug 2023 03:44:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 15:20:04.471601
- Title: LDCSF: Local depth convolution-based Swim framework for classifying
multi-label histopathology images
- Title（参考訳）: LDCSF:マルチラベル病理像の分類のための局所深度畳み込みに基づくSwimフレームワーク
- Authors: Liangrui Pan, Yutao Dou, Zhichao Feng, Liwen Xu, Shaoliang Peng
- Abstract要約: 局所的な深層畳み込み型スイムフレームワーク (LDCSF) を提案し, マルチラベル病理像の分類を行った。
間質領域,壊死,非腫瘍,腫瘍のLCCSFの分類精度は0.9460,0.9960,0.9808,0.9847であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.337832783226794
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Histopathological images are the gold standard for diagnosing liver cancer.
However, the accuracy of fully digital diagnosis in computational pathology
needs to be improved. In this paper, in order to solve the problem of
multi-label and low classification accuracy of histopathology images, we
propose a locally deep convolutional Swim framework (LDCSF) to classify
multi-label histopathology images. In order to be able to provide local field
of view diagnostic results, we propose the LDCSF model, which consists of a
Swin transformer module, a local depth convolution (LDC) module, a feature
reconstruction (FR) module, and a ResNet module. The Swin transformer module
reduces the amount of computation generated by the attention mechanism by
limiting the attention to each window. The LDC then reconstructs the attention
map and performs convolution operations in multiple channels, passing the
resulting feature map to the next layer. The FR module uses the corresponding
weight coefficient vectors obtained from the channels to dot product with the
original feature map vector matrix to generate representative feature maps.
Finally, the residual network undertakes the final classification task. As a
result, the classification accuracy of LDCSF for interstitial area, necrosis,
non-tumor and tumor reached 0.9460, 0.9960, 0.9808, 0.9847, respectively.
Finally, we use the results of multi-label pathological image classification to
calculate the tumor-to-stromal ratio, which lays the foundation for the
analysis of the microenvironment of liver cancer histopathological images.
Second, we released a multilabel histopathology image of liver cancer, our code
and data are available at https://github.com/panliangrui/LSF.
- Abstract（参考訳）: 病理組織像は肝癌診断の金本位制である。
しかし、計算病理学における完全デジタル診断の精度は向上する必要がある。
本稿では, マルチラベル画像の分類精度の低さを解消するために, 多ラベル画像の分類を行うための局所的深層畳み込みスイムフレームワーク(LDCSF)を提案する。
スウィントランスモジュール,ローカル深度畳み込み(LDC)モジュール,特徴再構成(FR)モジュール,ResNetモジュールで構成されるLCCSFモデルを提案する。
Swin変換モジュールは、各ウィンドウへの注意を制限することにより、注意機構によって生成される計算量を削減する。
ldcはアテンションマップを再構築し、複数のチャネルで畳み込み操作を行い、次のレイヤに特徴マップを渡す。
FRモジュールは、チャネルから得られる対応する重み係数ベクトルを元の特徴写像ベクトル行列と共にドット積とし、代表特徴写像を生成する。
最後に、残差ネットワークが最終分類タスクを実行する。
その結果,間質領域,壊死,非腫瘍,腫瘍のLCCSFの分類精度は0.9460,0.9960,0.9808,0.9847であった。
最後に,肝癌病理像の微小環境解析の基礎となる腫瘍と間質の比を計算するために,多層病理像分類の結果を用いた。
第2に,肝癌のマルチラベル病理像,コードとデータはhttps://github.com/panliangrui/LSFで公開されている。
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