論文の概要: Prompt-based Grouping Transformer for Nucleus Detection and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14176v1
• Date: Sun, 22 Oct 2023 04:50:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 01:23:21.296841
• Title: Prompt-based Grouping Transformer for Nucleus Detection and Classification
• Title（参考訳）: 核検出・分類のためのプロンプトベースグルーピングトランスフォーマ
• Authors: Junjia Huang and Haofeng Li and Weijun Sun and Xiang Wan and Guanbin Li
• Abstract要約: 核の検出と分類は、疾患の診断に有効な情報を生み出す。 既存のほとんどの手法は、核を独立に分類するか、核とそのグループの特徴の間の意味的類似性を十分に利用しない。 グループ変換器をベースとした新しいエンドツーエンドの原子核検出・分類フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.55961378096116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic nuclei detection and classification can produce effective information for disease diagnosis. Most existing methods classify nuclei independently or do not make full use of the semantic similarity between nuclei and their grouping features. In this paper, we propose a novel end-to-end nuclei detection and classification framework based on a grouping transformer-based classifier. The nuclei classifier learns and updates the representations of nuclei groups and categories via hierarchically grouping the nucleus embeddings. Then the cell types are predicted with the pairwise correlations between categorical embeddings and nucleus features. For the efficiency of the fully transformer-based framework, we take the nucleus group embeddings as the input prompts of backbone, which helps harvest grouping guided features by tuning only the prompts instead of the whole backbone. Experimental results show that the proposed method significantly outperforms the existing models on three datasets.
• Abstract（参考訳）: 自動核検出と分類は、疾患診断に有効な情報を生み出すことができる。 既存のほとんどの手法は、核を独立に分類するか、核とそのグループの特徴の間の意味的類似性を十分に利用しない。 本稿では,グループ変換器をベースとした新しいエンドツーエンド核検出・分類フレームワークを提案する。 核分類器は、核埋め込みを階層的にグループ化し、核群とカテゴリの表現を学び、更新する。 すると、細胞型はカテゴリー埋め込みと核の特徴の対関係で予測される。 完全なtransformerベースのフレームワークの効率性については、backboneの入力プロンプトとしてnucleus group embeddedsを取り上げ、backbone全体ではなくプロンプトのみをチューニングすることで、グループ化ガイド機能の収集を支援する。 実験の結果,提案手法は3つのデータセット上で既存モデルよりも有意に優れていた。

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