論文の概要: Improving Representation Learning for Histopathologic Images with Cluster Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12334v2
• Date: Tue, 14 Nov 2023 12:04:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 17:59:41.645130
• Title: Improving Representation Learning for Histopathologic Images with Cluster Constraints
• Title（参考訳）: クラスタ制約による病理画像の表現学習の改善
• Authors: Weiyi Wu, Chongyang Gao, Joseph DiPalma, Soroush Vosoughi, Saeed Hassanpour
• Abstract要約: 自己教師型学習(SSL)事前学習戦略が,現実的な代替手段として浮上している。 転送可能な表現学習と意味的に意味のあるクラスタリングのためのSSLフレームワークを導入する。 我々の手法は、下流の分類やクラスタリングタスクにおいて一般的なSSLメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.426157660880673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in whole-slide image (WSI) scanners and computational capabilities have significantly propelled the application of artificial intelligence in histopathology slide analysis. While these strides are promising, current supervised learning approaches for WSI analysis come with the challenge of exhaustively labeling high-resolution slides - a process that is both labor-intensive and time-consuming. In contrast, self-supervised learning (SSL) pretraining strategies are emerging as a viable alternative, given that they don't rely on explicit data annotations. These SSL strategies are quickly bridging the performance disparity with their supervised counterparts. In this context, we introduce an SSL framework. This framework aims for transferable representation learning and semantically meaningful clustering by synergizing invariance loss and clustering loss in WSI analysis. Notably, our approach outperforms common SSL methods in downstream classification and clustering tasks, as evidenced by tests on the Camelyon16 and a pancreatic cancer dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年のWSIスキャナーと計算能力の進歩は、病理組織学的スライド解析における人工知能の適用を著しく促進している。 これらの進歩は有望だが、現在のwsi分析のための教師付き学習アプローチでは、高い解像度のスライドを徹底的にラベル付けするという課題が伴っている。 対照的に、自己教師付き学習(SSL)事前トレーニング戦略は、明示的なデータアノテーションに依存しないため、実行可能な代替手段として現れています。 これらのSSL戦略は、管理対象とパフォーマンス格差を急速に埋め込んでいる。 この文脈ではSSLフレームワークを導入します。 このフレームワークは、WSI分析における不変損失とクラスタリング損失を相乗化することにより、伝達可能な表現学習と意味的なクラスタリングを目指している。 特に,megalyon16と膵癌データセットのテストで証明されたように,下流の分類とクラスタリングタスクにおけるsslメソッドよりも優れた手法である。

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