論文の概要: Attention-Challenging Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07125v2
• Date: Tue, 26 Dec 2023 02:58:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 21:33:31.462047
• Title: Attention-Challenging Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification
• Title（参考訳）: 全スライド画像分類のためのマルチインスタンス学習
• Authors: Yunlong Zhang and Honglin Li and Yuxuan Sun and Sunyi Zheng and Chenglu Zhu and Lin Yang
• Abstract要約: オーバーフィッティングは、全スライド画像(WSI)解析における多重インスタンス学習(MIL)手法の適用において重要な課題である。 我々は、より困難なインスタンスに注意を向けるよう、注意機構を強制することを目的とした注意調整型MIL(ACMIL)を提案する。 2つの事前訓練されたバックボーンを持つ3つのWSIデータセットの評価は、最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.16486439255792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Overfitting is a significant challenge in the application of Multiple Instance Learning (MIL) methods for Whole Slide Image (WSI) analysis. Visualizing attention heatmaps reveals that current MIL methods focus on a subset of discriminative instances, hindering effective model generalization. To tackle this, we propose Attention-Challenging MIL (ACMIL), aimed at forcing the attention mechanism to focus on more challenging instances. ACMIL incorporates two techniques, Multiple Branch Attention (MBA) to capture more discriminative instances and Stochastic Top-K Instance Masking (STKIM) to suppress top-k salient instances. Evaluation on three WSI datasets with two pre-trained backbones outperforms state-of-the-art methods. Additionally, through heatmap visualization and UMAP visualization, this paper comprehensively illustrates ACMIL's effectiveness in overcoming the overfitting challenge. The source code is available at \url{https://github.com/dazhangyu123/ACMIL}.
• Abstract（参考訳）: オーバーフィッティングは、全スライド画像(WSI)解析における多重インスタンス学習(MIL)手法の適用において重要な課題である。 注意マップを可視化すると、現在のMIL法は判別インスタンスのサブセットに焦点を合わせ、効果的なモデル一般化を妨げることが分かる。 この問題に対処するため,より困難なインスタンスに注意を集中させることを目的とした注意制御型MIL(ACMIL)を提案する。 ACMILには、より差別的なインスタンスをキャプチャするためのMultiple Branch Attention(MBA)と、Stochastic Top-K Instance Masking(STKIM)という2つのテクニックが組み込まれている。 2つの事前訓練されたバックボーンを持つ3つのWSIデータセットの評価は、最先端の手法より優れている。 さらに, ヒートマップの可視化とumapの可視化により, オーバーフィッティング課題を克服するacmilの有効性を包括的に示す。 ソースコードは \url{https://github.com/dazhangyu123/acmil} で入手できる。

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