論文の概要: Asymmetric Co-Training with Explainable Cell Graph Ensembling for
Histopathological Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12737v1
- Date: Thu, 24 Aug 2023 12:27:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 14:20:09.544236
- Title: Asymmetric Co-Training with Explainable Cell Graph Ensembling for
Histopathological Image Classification
- Title（参考訳）: 病理組織像分類のための説明可能な細胞グラフを用いた非対称コトレーニング
- Authors: Ziqi Yang, Zhongyu Li, Chen Liu, Xiangde Luo, Xingguang Wang, Dou Xu,
Chaoqun Li, Xiaoying Qin, Meng Yang, Long Jin
- Abstract要約: 本稿では,深部グラフ畳み込みニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた非対称協調学習フレームワークを提案する。
セルグラフデータを扱う14層ディープグラフ畳み込みネットワークを構築した。
プライベートLUAD7Cおよびパブリック大腸癌データセットに対するアプローチについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.949527817202984
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Convolutional neural networks excel in histopathological image
classification, yet their pixel-level focus hampers explainability. Conversely,
emerging graph convolutional networks spotlight cell-level features and medical
implications. However, limited by their shallowness and suboptimal use of
high-dimensional pixel data, GCNs underperform in multi-class histopathological
image classification. To make full use of pixel-level and cell-level features
dynamically, we propose an asymmetric co-training framework combining a deep
graph convolutional network and a convolutional neural network for multi-class
histopathological image classification. To improve the explainability of the
entire framework by embedding morphological and topological distribution of
cells, we build a 14-layer deep graph convolutional network to handle cell
graph data. For the further utilization and dynamic interactions between
pixel-level and cell-level information, we also design a co-training strategy
to integrate the two asymmetric branches. Notably, we collect a private
clinically acquired dataset termed LUAD7C, including seven subtypes of lung
adenocarcinoma, which is rare and more challenging. We evaluated our approach
on the private LUAD7C and public colorectal cancer datasets, showcasing its
superior performance, explainability, and generalizability in multi-class
histopathological image classification.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークは病理組織像の分類に優れているが、そのピクセルレベルの焦点は説明可能性を妨げる。
逆に、新興のグラフ畳み込みネットワークは、細胞レベルの特徴と医学的意味を浮き彫りにしている。
しかし、その浅さと高次元画素データの最適利用により、GCNは多種類の病理組織像分類において劣る。
本稿では,画素レベルとセルレベルの機能を動的に活用するために,ディープグラフ畳み込みネットワークと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた非対称協調学習フレームワークを提案する。
細胞の形態的およびトポロジカルな分布を埋め込むことで、フレームワーク全体の説明性を向上させるため、14層深層グラフ畳み込みネットワークを構築し、細胞グラフデータを処理する。
画素レベルとセルレベルの情報間のさらなる利用と動的相互作用のために、我々は2つの非対称分岐を統合するための協調学習戦略を設計する。
特に,肺腺癌の7種類の亜型を含む,LUAD7Cというプライベートな臨床的に取得したデータセットを収集した。
われわれはLUAD7Cおよび大腸癌のプライベートデータセットに対するアプローチについて検討し,その優れた性能,説明可能性,多クラス画像分類における一般化性について検討した。
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