論文の概要: Advances in Kidney Biopsy Structural Assessment through Dense Instance
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17166v1
- Date: Fri, 29 Sep 2023 11:59:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-02 14:15:07.026724
- Title: Advances in Kidney Biopsy Structural Assessment through Dense Instance
Segmentation
- Title（参考訳）: 高密度インスタンスセグメンテーションによる腎臓生検構造評価の進歩
- Authors: Zhan Xiong, Junling He, Pieter Valkema, Tri Q. Nguyen, Maarten
Naesens, Jesper Kers, and Fons J. Verbeek
- Abstract要約: 本稿では,拡散モデル,変圧器モジュール,RCNNを組み合わせた最初のアンカーフリーインスタンス分割モデルを提案する。
腎生検では,500以上の解剖学的対象物(糸球体,尿細管,動脈)を効率的に認識することができる。
他のベースラインモデルよりも優れており、新しい最先端モデルとしてAP 51.7%に達する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3926357402982764
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The kidney biopsy is the gold standard for the diagnosis of kidney diseases.
Lesion scores made by expert renal pathologists are semi-quantitative and
suffer from high inter-observer variability. Automatically obtaining statistics
per segmented anatomical object, therefore, can bring significant benefits in
reducing labor and this inter-observer variability. Instance segmentation for a
biopsy, however, has been a challenging problem due to (a) the on average large
number (around 300 to 1000) of densely touching anatomical structures, (b) with
multiple classes (at least 3) and (c) in different sizes and shapes. The
currently used instance segmentation models cannot simultaneously deal with
these challenges in an efficient yet generic manner. In this paper, we propose
the first anchor-free instance segmentation model that combines diffusion
models, transformer modules, and RCNNs (regional convolution neural networks).
Our model is trained on just one NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU, but can
efficiently recognize more than 500 objects with 3 common anatomical object
classes in renal biopsies, i.e., glomeruli, tubuli, and arteries. Our data set
consisted of 303 patches extracted from 148 Jones' silver-stained renal whole
slide images (WSIs), where 249 patches were used for training and 54 patches
for evaluation. In addition, without adjustment or retraining, the model can
directly transfer its domain to generate decent instance segmentation results
from PAS-stained WSIs. Importantly, it outperforms other baseline models and
reaches an AP 51.7% in detection as the new state-of-the-art.
- Abstract（参考訳）: 腎臓生検は腎臓疾患の診断における金の基準である。
専門家の腎病理学者による病変スコアは半定量的であり、オブザーバー間変動が高い。
したがって、セグメント化された解剖学的対象ごとの統計を自動的に取得すると、労力とサーバ間の変動を減少させる大きなメリットをもたらす。
しかし、生検のインスタンスセグメンテーションは、難しい問題であった。
(a)解剖学的構造に密着した平均的な数(約300～1000)
(b)複数のクラス(少なくとも3)と
(c)大きさや形状が異なる。
現在使われているインスタンスセグメンテーションモデルは、効率的だが汎用的な方法でこれらの課題を同時に処理することはできない。
本稿では,拡散モデル,変圧器モジュール,RCNN(地域畳み込みニューラルネットワーク)を組み合わせた,最初のアンカーフリーインスタンスセグメンテーションモデルを提案する。
私たちのモデルは1つのNVIDIA GeForce RTX 3090 GPUでトレーニングされていますが、腎生検で一般的な3つの解剖学的対象クラスを持つ500以上のオブジェクトを効率的に認識することができます。
本データセットは, トレーニングに249個のパッチを使用し, 評価に54個のパッチを使用した148個のJonesの腎全スライド画像(WSI)から抽出した303個のパッチからなる。
さらに、調整や再トレーニングがなければ、モデルはドメインを直接転送して、passtained wsisから適切なインスタンスセグメンテーション結果を生成することができる。
重要なことに、他のベースラインモデルよりも優れており、新しい最先端技術としてAP 51.7%に達する。
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