論文の概要: Advances in Kidney Biopsy Lesion Assessment through Dense Instance Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17166v3
- Date: Wed, 18 Dec 2024 04:38:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 16:46:57.635805
- Title: Advances in Kidney Biopsy Lesion Assessment through Dense Instance Segmentation
- Title（参考訳）: デンスインスタンスセグメンテーションによる腎生検病変評価の進歩
- Authors: Zhan Xiong, Junling He, Pieter Valkema, Tri Q. Nguyen, Maarten Naesens, Jesper Kers, Fons J. Verbeek,
- Abstract要約: 腎病理学者による病変スコアは半定量的であり、サーバ間の変動が高い。
DiffRegFormerは計算に優しいフレームワークで、3つの解剖学的クラスにわたる500以上のオブジェクトを効率的に認識できる。
我々の手法は従来の手法よりも優れており、平均精度は52.1%(検出)と46.8%(分離)である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3926357402982764
- License:
- Abstract: Renal biopsies are the gold standard for the diagnosis of kidney diseases. Lesion scores made by renal pathologists are semi-quantitative and exhibit high inter-observer variability. Automating lesion classification within segmented anatomical structures can provide decision support in quantification analysis, thereby reducing inter-observer variability. Nevertheless, classifying lesions in regions-of-interest (ROIs) is clinically challenging due to (a) a large amount of densely packed anatomical objects, (b) class imbalance across different compartments (at least 3), (c) significant variation in size and shape of anatomical objects and (d) the presence of multi-label lesions per anatomical structure. Existing models cannot address these complexities in an efficient and generic manner. This paper presents an analysis for a \textbf{generalized solution} to datasets from various sources (pathology departments) with different types of lesions. Our approach utilizes two sub-networks: dense instance segmentation and lesion classification. We introduce \textbf{DiffRegFormer}, an end-to-end dense instance segmentation sub-network designed for multi-class, multi-scale objects within ROIs. Combining diffusion models, transformers, and RCNNs, DiffRegFormer {is a computational-friendly framework that can efficiently recognize over 500 objects across three anatomical classes, i.e., glomeruli, tubuli, and arteries, within ROIs.} In a dataset of 303 ROIs from 148 Jones' silver-stained renal Whole Slide Images (WSIs), our approach outperforms previous methods, achieving an Average Precision of 52.1\% (detection) and 46.8\% (segmentation). Moreover, our lesion classification sub-network achieves 89.2\% precision and 64.6\% recall on 21889 object patches out of the 303 ROIs. Lastly, our model demonstrates direct domain transfer to PAS-stained renal WSIs without fine-tuning.
- Abstract（参考訳）: 腎生検は腎疾患の診断における金の基準である。
腎病理学者による病変スコアは半定量的であり、サーバ間の変動が高い。
セグメント化された解剖学的構造内の病変分類の自動化は、定量化分析における決定的支援を提供し、サーバ間変動を減少させる。
それでも、関心領域(ROI)における病変の分類は臨床的に困難である。
(a)多量の高密度に充填された解剖学的対象物
(b)異なる区画にまたがるクラス不均衡(少なくとも3)
(c)解剖学的対象の大きさと形状の有意な変動
(d) 解剖学的構造ごとに複数ラベル病変が存在すること。
既存のモデルは、これらの複雑さを効率的で汎用的な方法で解決することはできない。
本報告では, 病変の異なるさまざまなソース(病理部)のデータセットに対して, textbf{ Generalized Solution} の解析を行う。
本手法では,2つのサブネットワーク,すなわち高密度なインスタンスセグメンテーションと病変分類を利用する。
我々は、ROI内のマルチクラスのマルチスケールオブジェクト用に設計された、エンドツーエンドの高密度インスタンスセグメンテーションサブネットワークである \textbf{DiffRegFormer} を紹介する。
拡散モデル、トランスフォーマー、RCNNを組み合わせることで、DiffRegFormer {は、ROI内で3つの解剖学的クラス、すなわち、糸球体、管、動脈の500以上のオブジェクトを効率的に認識できる計算フレンドリーなフレームワークである。
従来の方法よりも優れており,平均精度は52.1\%(検出)と46.8\%(分離)である。
さらに,303 ROIのうち21889 のオブジェクトパッチに対して,89.2 %の精度と64.6 %のリコールを実現した。
最後に,本モデルでは微調整なしでPAS-stained renal WSIsへの直接的ドメイン移動を示す。
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