論文の概要: Dual-channel Prototype Network for few-shot Classification of Pathological Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07871v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 03:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 15:43:18.267712
• Title: Dual-channel Prototype Network for few-shot Classification of Pathological Images
• Title（参考訳）: 病理画像の断片分類のためのデュアルチャネルプロトタイプネットワーク
• Authors: Hao Quan, Xinjia Li, Dayu Hu, Tianhang Nan and Xiaoyu Cui
• Abstract要約: そこで我々はDual-channel Prototype Network (DCPN) を導入し, 限られたサンプルを用いた病理像の分類に挑戦する。 DCPNはMraamid Vision Transformerフレームワークを拡張して、自己教師付き学習を通じて数ショットの分類を行い、畳み込みニューラルネットワークと統合する。 この組み合わせは、マルチスケールで高精度な病理特徴を抽出するデュアルチャネルアーキテクチャを形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7562219957261347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In pathology, the rarity of certain diseases and the complexity in annotating pathological images significantly hinder the creation of extensive, high-quality datasets. This limitation impedes the progress of deep learning-assisted diagnostic systems in pathology. Consequently, it becomes imperative to devise a technology that can discern new disease categories from a minimal number of annotated examples. Such a technology would substantially advance deep learning models for rare diseases. Addressing this need, we introduce the Dual-channel Prototype Network (DCPN), rooted in the few-shot learning paradigm, to tackle the challenge of classifying pathological images with limited samples. DCPN augments the Pyramid Vision Transformer (PVT) framework for few-shot classification via self-supervised learning and integrates it with convolutional neural networks. This combination forms a dual-channel architecture that extracts multi-scale, highly precise pathological features. The approach enhances the versatility of prototype representations and elevates the efficacy of prototype networks in few-shot pathological image classification tasks. We evaluated DCPN using three publicly available pathological datasets, configuring small-sample classification tasks that mirror varying degrees of clinical scenario domain shifts. Our experimental findings robustly affirm DCPN's superiority in few-shot pathological image classification, particularly in tasks within the same domain, where it achieves the benchmarks of supervised learning.
• Abstract（参考訳）: 病理学では、特定の疾患の希少性や注釈画像の複雑さが、広範囲で高品質なデータセットの作成を著しく妨げている。 この制限は、病理学における深層学習支援診断システムの進歩を妨げる。 その結果、新しい疾患の分類を最小限の注釈付き例から識別できる技術を考案することが不可欠となる。 このような技術は希少疾患のディープラーニングモデルを大幅に進歩させるだろう。 このニーズに対処するため,本研究では,少数の学習パラダイムに根ざしたDual- Channel Prototype Network (DCPN)を導入し,限られたサンプルを用いた病理画像の分類に挑戦する。 dcpnは自己教師付き学習による少数ショット分類のためのピラミッドビジョントランスフォーマ(pvt)フレームワークを拡張し、畳み込みニューラルネットワークと統合する。 この組み合わせは、マルチスケールで高精度な病理特徴を抽出するデュアルチャネルアーキテクチャを形成する。 このアプローチは,プロトタイプ表現の汎用性を高め,少数の病理画像分類タスクにおけるプロトタイプネットワークの有効性を高める。 臨床シナリオドメインシフトの度合いを反映した小さめの分類タスクを設定し,3つの病的データセットを用いてDCPNを評価した。 本研究は,DCPNが画像分類に優れていること,特に同領域内の課題において,教師あり学習のベンチマークを達成できることを強く裏付けるものである。

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