論文の概要: Slot-Mixup with Subsampling: A Simple Regularization for WSI
Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17466v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 09:18:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 22:08:57.860594
- Title: Slot-Mixup with Subsampling: A Simple Regularization for WSI
Classification
- Title(参考訳): サブサンプル付きスロットミックスアップ:wsi分類のための簡単な正規化
- Authors: Seongho Keum, Sanghyun Kim, Soojeong Lee, Juho Lee
- Abstract要約: 全スライド画像 (WSI) の分類は, がんの診断に関係のある症例は少ないが, 病理医には繰り返しズームイン, アウトが必要である。
パッチレベルのラベルがないため、多重インスタンス学習(MIL)はWSI分類器をトレーニングするための一般的なプラクティスである。
MIL for WSIsの課題の1つは、スライドレベルのラベルから来る弱い監督力であり、しばしば過度なオーバーフィッティングをもたらすことである。
我々のアプローチは、元のスライドの基盤となるセマンティクスを著しく変更することなく、WSIのパッチのサブセットをサンプリングすることで、トレーニングデータセットを強化します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.286360560353936
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Whole slide image (WSI) classification requires repetitive zoom-in and out
for pathologists, as only small portions of the slide may be relevant to
detecting cancer. Due to the lack of patch-level labels, multiple instance
learning (MIL) is a common practice for training a WSI classifier. One of the
challenges in MIL for WSIs is the weak supervision coming only from the
slide-level labels, often resulting in severe overfitting. In response,
researchers have considered adopting patch-level augmentation or applying mixup
augmentation, but their applicability remains unverified. Our approach augments
the training dataset by sampling a subset of patches in the WSI without
significantly altering the underlying semantics of the original slides.
Additionally, we introduce an efficient model (Slot-MIL) that organizes patches
into a fixed number of slots, the abstract representation of patches, using an
attention mechanism. We empirically demonstrate that the subsampling
augmentation helps to make more informative slots by restricting the
over-concentration of attention and to improve interpretability. Finally, we
illustrate that combining our attention-based aggregation model with
subsampling and mixup, which has shown limited compatibility in existing MIL
methods, can enhance both generalization and calibration. Our proposed methods
achieve the state-of-the-art performance across various benchmark datasets
including class imbalance and distribution shifts.
- Abstract(参考訳): 全スライド画像 (WSI) の分類は, がんの診断に関係のある症例は少ないが, 病理医には繰り返しズームインとアウトが必要である。
パッチレベルのラベルがないため、多重インスタンス学習(MIL)はWSI分類器をトレーニングするための一般的なプラクティスである。
MIL for WSIsの課題の1つは、スライドレベルのラベルから来る弱い監督力であり、しばしば過度なオーバーフィッティングをもたらすことである。
これに対し、研究者はパッチレベルの強化やミックスアップの強化の導入を検討したが、その適用性は検証されていない。
我々のアプローチは、元のスライドの基盤となるセマンティクスを著しく変更することなく、WSIのパッチのサブセットをサンプリングすることでトレーニングデータセットを強化します。
さらに、アテンション機構を用いて、パッチを固定数のスロットに整理する効率的なモデル(Slot-MIL)を導入する。
提案手法は,注意の集中度を制限し,解釈性を向上させることで,より有用なスロットを作成できることを実証的に実証する。
最後に、我々の注意に基づく集約モデルとサブサンプリングとミックスアップを組み合わせることで、既存のMIL手法との互換性が限定され、一般化とキャリブレーションの両立が図れることを示す。
提案手法は,クラス不均衡や分散シフトを含む様々なベンチマークデータセットにおける最先端性能を実現する。
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