論文の概要: TopoSemiSeg: Enforcing Topological Consistency for Semi-Supervised Segmentation of Histopathology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16447v2
• Date: Wed, 6 Dec 2023 20:53:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 18:02:21.473440
• Title: TopoSemiSeg: Enforcing Topological Consistency for Semi-Supervised Segmentation of Histopathology Images
• Title（参考訳）: TopoSemiSeg: 病理像の半監督分割のためのトポロジー整合性の実現
• Authors: Meilong Xu, Xiaoling Hu, Saumya Gupta, Shahira Abousamra, Chao Chen
• Abstract要約: ラベルのないデータからトポロジカル表現を学習する最初の半教師付き手法であるTopoSemiSegを提案する。 特に,教師と学生のネットワークが共有したトポロジ表現を学習するトポロジ対応型教師学生アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.641464265100385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In computational pathology, segmenting densely distributed objects like glands and nuclei is crucial for downstream analysis. To alleviate the burden of obtaining pixel-wise annotations, semi-supervised learning methods learn from large amounts of unlabeled data. Nevertheless, existing semi-supervised methods overlook the topological information hidden in the unlabeled images and are thus prone to topological errors, e.g., missing or incorrectly merged/separated glands or nuclei. To address this issue, we propose TopoSemiSeg, the first semi-supervised method that learns the topological representation from unlabeled data. In particular, we propose a topology-aware teacher-student approach in which the teacher and student networks learn shared topological representations. To achieve this, we introduce topological consistency loss, which contains signal consistency and noise removal losses to ensure the learned representation is robust and focuses on true topological signals. Extensive experiments on public pathology image datasets show the superiority of our method, especially on topology-wise evaluation metrics. Code is available at https://github.com/Melon-Xu/TopoSemiSeg.
• Abstract（参考訳）: 計算病理学では、腺や核のような高密度に分布した物体を分割することは下流解析に不可欠である。 画素毎のアノテーション取得の負担を軽減するため、半教師付き学習方法は、大量のラベルなしデータから学習する。 それでも、既存の半監督的手法は、ラベル付けされていない画像に隠されたトポロジカルな情報を見落とし、例えば、欠落または誤って融合/分離された腺や核などのトポロジカルな誤りを引き起こす。 この問題に対処するために,ラベルのないデータからトポロジカル表現を学習する最初の半教師付き手法であるTopoSemiSegを提案する。 特に,教師と学生のネットワークが共有したトポロジ表現を学習するトポロジ対応型教師学生アプローチを提案する。 これを実現するために,我々は,学習表現がロバストであり,真のトポロジカル信号に焦点をあてるように,信号一貫性とノイズ除去損失を含む位相的一貫性損失を導入する。 公共病理画像データセットの大規模な実験は、特にトポロジ的評価指標において、我々の手法の優位性を示している。 コードはhttps://github.com/Melon-Xu/TopoSemiSegで入手できる。

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