論文の概要: SC-MIL: Sparsely Coded Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00048v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 18:01:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 16:27:41.812078
• Title: SC-MIL: Sparsely Coded Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification
• Title（参考訳）: sc-mil: スライド画像全体の分類のための疎結合な複数インスタンス学習
• Authors: Peijie Qiu, Pan Xiao, Wenhui Zhu, Yalin Wang, Aristeidis Sotiras
• Abstract要約: 多重インスタンス学習(MIL)は、弱い教師付き全スライド画像(WSI)分類に広く用いられている。 本稿では,この2つの側面を同時に扱うために,スパース辞書学習を活用して,スパース符号化MIL(SC-MIL)を提案する。 提案したSCモジュールは,プラグイン・アンド・プレイ方式で既存のMILフレームワークに組み込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.506648245691747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiple Instance Learning (MIL) has been widely used in weakly supervised whole slide image (WSI) classification. Typical MIL methods include a feature embedding part that embeds the instances into features via a pre-trained feature extractor and the MIL aggregator that combines instance embeddings into predictions. The current focus has been directed toward improving these parts by refining the feature embeddings through self-supervised pre-training and modeling the correlations between instances separately. In this paper, we proposed a sparsely coded MIL (SC-MIL) that addresses those two aspects at the same time by leveraging sparse dictionary learning. The sparse dictionary learning captures the similarities of instances by expressing them as a sparse linear combination of atoms in an over-complete dictionary. In addition, imposing sparsity help enhance the instance feature embeddings by suppressing irrelevant instances while retaining the most relevant ones. To make the conventional sparse coding algorithm compatible with deep learning, we unrolled it into an SC module by leveraging deep unrolling. The proposed SC module can be incorporated into any existing MIL framework in a plug-and-play manner with an acceptable computation cost. The experimental results on multiple datasets demonstrated that the proposed SC module could substantially boost the performance of state-of-the-art MIL methods. The codes are available at \href{https://github.com/sotiraslab/SCMIL.git}{https://github.com/sotiraslab/SCMIL.git}.
• Abstract（参考訳）: 多重インスタンス学習(MIL)は、弱い教師付き全スライド画像(WSI)分類に広く用いられている。 典型的なMILメソッドには、事前訓練された機能抽出器を介してインスタンスを機能に埋め込む機能埋め込み部と、インスタンス埋め込みを予測に組み合わせるMILアグリゲータが含まれる。 現在の焦点は、自己教師付き事前トレーニングを通じて機能の埋め込みを洗練し、インスタンス間の相関関係を個別にモデル化することで、これらの部分を改善することである。 本稿では,この2つの側面を同時に扱うために,スパース辞書学習を活用して,スパース符号化MIL(SC-MIL)を提案する。 スパース辞書学習は、オーバーコンプリート辞書における原子のスパース線形結合として表現することで、インスタンスの類似性を捉える。 さらに、不適切なインスタンスを抑圧し、最も関係のあるインスタンスを保持しながら、インスタンス機能の埋め込みを強化するのに役立つ。 従来のスパース符号化アルゴリズムをディープラーニングと互換性を持たせるために,deep unrollingを利用してscモジュールに展開した。 提案したSCモジュールは、既存のMILフレームワークにプラグイン・アンド・プレイ方式で組み込むことができ、計算コストは許容できる。 複数のデータセットに対する実験結果から,提案したSCモジュールは最先端MIL法の性能を大幅に向上させることができることが示された。 コードは \href{https://github.com/sotiraslab/SCMIL.git}{https://github.com/sotiraslab/SCMIL.git} で公開されている。

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