論文の概要: Characterizing the Features of Mitotic Figures Using a Conditional Diffusion Probabilistic Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03893v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 20:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 06:21:37.693717
• Title: Characterizing the Features of Mitotic Figures Using a Conditional Diffusion Probabilistic Model
• Title（参考訳）: 条件拡散確率モデルを用いた分裂図の特徴の同定
• Authors: Cagla Deniz Bahadir, Benjamin Liechty, David J. Pisapia, Mert R. Sabuncu
• Abstract要約: 細胞核のパッチを所定のミトーシスラベル条件で合成するために,確率拡散モデルを訓練する。 このモデルを用いて、同じ核が分裂状態に遷移するのに対応する一連の合成画像を生成することができる。 我々のアプローチは、病原体を識別する決定を下す特徴を解釈し、伝達する新しいツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.870143333310407
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Mitotic figure detection in histology images is a hard-to-define, yet clinically significant task, where labels are generated with pathologist interpretations and where there is no ``gold-standard'' independent ground-truth. However, it is well-established that these interpretation based labels are often unreliable, in part, due to differences in expertise levels and human subjectivity. In this paper, our goal is to shed light on the inherent uncertainty of mitosis labels and characterize the mitotic figure classification task in a human interpretable manner. We train a probabilistic diffusion model to synthesize patches of cell nuclei for a given mitosis label condition. Using this model, we can then generate a sequence of synthetic images that correspond to the same nucleus transitioning into the mitotic state. This allows us to identify different image features associated with mitosis, such as cytoplasm granularity, nuclear density, nuclear irregularity and high contrast between the nucleus and the cell body. Our approach offers a new tool for pathologists to interpret and communicate the features driving the decision to recognize a mitotic figure.
• Abstract（参考訳）: ヒストロジー画像におけるミオティックな図形検出は、病理学的な解釈でラベルを生成し、'gold-standard'の独立した接地が存在しないという、定義が難しいが臨床的に重要な課題である。 しかし、これらの解釈に基づくラベルは、専門知識のレベルや人間の主観性の違いから、信頼性に欠けることが多い。 本稿では,ミトーシスラベルの本質的な不確実性に光を当て,ヒトの解釈可能な方法でミトーシス図形分類タスクを特徴付けることを目的とする。 細胞核のパッチを所定のミトーシスラベル条件で合成するために,確率拡散モデルを訓練する。 このモデルを用いて、同じ核が分裂状態へ遷移するのに対応する合成画像のシーケンスを生成することができる。 これにより、細胞質の粒度、核密度、核の不規則性、核と細胞体の間の高いコントラストなど、分裂に関連する異なる画像の特徴を識別できる。 我々のアプローチは、病原体を識別する決定を下す特徴を解釈し、伝達する新しいツールを提供する。

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