論文の概要: Point Transformer with Federated Learning for Predicting Breast Cancer
HER2 Status from Hematoxylin and Eosin-Stained Whole Slide Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06454v3
- Date: Tue, 27 Feb 2024 10:54:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 21:40:37.090365
- Title: Point Transformer with Federated Learning for Predicting Breast Cancer
HER2 Status from Hematoxylin and Eosin-Stained Whole Slide Images
- Title（参考訳）: ヘマトキシリンおよびエオシンスライス画像からの乳がんHER2の予測のためのフェデレート学習を用いたポイントトランスフォーマー
- Authors: Bao Li, Zhenyu Liu, Lizhi Shao, Bensheng Qiu, Hong Bu, Jie Tian
- Abstract要約: HE-stained WSIs を用いた多地点 HER2 状態予測のためのフェデレート学習を用いた点変換器を提案する。
提案手法は,2687個のWSIを持つ4つのサイトにおいて,最先端の性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.338163861405807
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Directly predicting human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status
from widely available hematoxylin and eosin (HE)-stained whole slide images
(WSIs) can reduce technical costs and expedite treatment selection. Accurately
predicting HER2 requires large collections of multi-site WSIs. Federated
learning enables collaborative training of these WSIs without gigabyte-size
WSIs transportation and data privacy concerns. However, federated learning
encounters challenges in addressing label imbalance in multi-site WSIs from the
real world. Moreover, existing WSI classification methods cannot simultaneously
exploit local context information and long-range dependencies in the site-end
feature representation of federated learning. To address these issues, we
present a point transformer with federated learning for multi-site HER2 status
prediction from HE-stained WSIs. Our approach incorporates two novel designs.
We propose a dynamic label distribution strategy and an auxiliary classifier,
which helps to establish a well-initialized model and mitigate label
distribution variations across sites. Additionally, we propose a farthest
cosine sampling based on cosine distance. It can sample the most distinctive
features and capture the long-range dependencies. Extensive experiments and
analysis show that our method achieves state-of-the-art performance at four
sites with a total of 2687 WSIs. Furthermore, we demonstrate that our model can
generalize to two unseen sites with 229 WSIs.
- Abstract（参考訳）: ヒト表皮成長因子受容体2(HER2)を、広く利用可能なヘマトキシリンおよびエオシン含有全スライド画像(WSI)から直接予測することで、技術的コストを低減し、治療選択を迅速化することができる。
HER2を正確に予測するには、多地点WSIの大規模なコレクションが必要である。
フェデレートラーニングは、ギガバイトサイズのWSIとデータプライバシの懸念なしに、これらのWSIの協調的なトレーニングを可能にする。
しかし,実世界の多地点WSIにおけるラベル不均衡に対処する上で,連合学習は課題に直面している。
さらに、既存のwsi分類手法では、フェデレーション学習のサイト-エンド特徴表現において、ローカルコンテキスト情報と長距離依存性を同時に利用することはできない。
そこで本研究では,多地点her2状態予測のためのフェデレーション学習を伴う点トランスフォーマを提案する。
我々のアプローチには2つの新しいデザインが組み込まれている。
本稿では, 動的ラベル分布戦略と補助分類器を提案し, 適切な初期化モデルを確立し, サイト間でのラベル分布のばらつきを軽減する。
さらに,コサイン距離に基づく最遠のコサインサンプリングを提案する。
最も特徴的な特徴をサンプリングし、長距離の依存関係をキャプチャする。
広範な実験と解析により,本手法は4地点で2687wsisの最先端性能を達成できた。
さらに,本モデルが229 wsisの未発見部位に一般化できることを実証する。
関連論文リスト
- Graph Domain Adaptation with Dual-branch Encoder and Two-level Alignment for Whole Slide Image-based Survival Prediction [40.21378307349686]
本稿では,WSI ドメイン間の機能およびカテゴリレベルのアライメントを検討するために,デュアルブランチと2レベルアライメント(DETA)フレームワークを提案する。
当社の作業は、WSIデータ分析におけるドメインシフト問題を緩和する最初の試みです。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-21T10:35:16Z) - SSPA: Split-and-Synthesize Prompting with Gated Alignments for Multi-Label Image Recognition [71.90536979421093]
本稿では,視覚言語モデル (VLM) の可能性を増幅するために, Gated Alignments (SSPA) フレームワークを用いた分割合成プロンプトを提案する。
我々は、LLMから固有の知識を関連付けるために、文脈内学習アプローチを開発する。
次に,SSP(Split-and-Synthesize Prompting)戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-30T15:58:25Z) - Dual Adversarial Alignment for Realistic Support-Query Shift Few-shot
Learning [15.828113109152069]
Support-Query Shift Few-shot Learningは、低次元空間に埋め込まれた学習結果に基づいて、未確認例(クエリセット)をラベル付きデータ(サポートセット)に分類することを目的としている。
本稿では,現実的なサポートクエリシフト (Realistic Support-Query Shift) という,新しい難題を提案する。
さらに,DuaL(dual adversarial alignment framework)と呼ばれる一貫した対角的特徴アライメント手法を提案し,RSQSをドメイン間バイアスとドメイン内分散の2つの側面から緩和する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-05T09:50:31Z) - Domain Adaptive Synapse Detection with Weak Point Annotations [63.97144211520869]
弱点アノテーションを用いたドメイン適応型シナプス検出のためのフレームワークであるAdaSynを提案する。
I SBI 2023のWASPSYNチャレンジでは、我々の手法が第1位にランクインした。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-31T05:05:53Z) - A Dual-branch Self-supervised Representation Learning Framework for
Tumour Segmentation in Whole Slide Images [12.961686610789416]
自己教師付き学習(SSL)は、スライドイメージ全体のアノテーションオーバーヘッドを低減する代替ソリューションとして登場した。
これらのSSLアプローチは、識別画像の特徴を学習する際の性能を制限するマルチレゾリューションWSIを扱うために設計されていない。
マルチ解像度WSIから画像特徴を効果的に学習できるDSF-WSI(Dual-branch SSL Framework for WSI tumour segmentation)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-20T10:57:28Z) - Dual Attention Model with Reinforcement Learning for Classification of Histology Whole-Slide Images [8.404881822414898]
デジタル全スライド画像(WSI)は一般に顕微鏡分解能で撮影され、広い空間データを包含する。
本稿では,病理医の視覚検査に触発された2つの主成分からなる新しい二重注意アプローチを提案する。
提案手法は,WSIの10%未満を高い倍率で処理しながら,最先端の手法に匹敵する性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-19T22:26:25Z) - Scale-Semantic Joint Decoupling Network for Image-text Retrieval in
Remote Sensing [23.598273691455503]
リモートセンシング画像テキスト検索のためのSJDN(Scale-Semantic Joint Decoupling Network)を提案する。
提案するSSJDNは,4つのベンチマークリモートセンシングデータセットを用いて行った数値実験において,最先端の手法よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T08:02:35Z) - Hierarchical Transformer for Survival Prediction Using Multimodality
Whole Slide Images and Genomics [63.76637479503006]
下流タスクのためのギガピクセルレベルのスライド病理画像(WSI)の良質な表現を学習することが重要である。
本稿では,病理画像と対応する遺伝子間の階層的マッピングを学習する階層型マルチモーダルトランスフォーマーフレームワークを提案する。
より優れたWSI表現能力を維持しながら、ベンチマーク手法と比較してGPUリソースが少ないアーキテクチャです。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-29T23:47:56Z) - HSVA: Hierarchical Semantic-Visual Adaptation for Zero-Shot Learning [74.76431541169342]
ゼロショット学習(ZSL)は、目に見えないクラス認識の問題に取り組み、目に見えないクラスから目に見えないクラスに意味的な知識を移す。
本稿では,意味領域と視覚領域を協調させる新しい階層型意味視覚適応(HSVA)フレームワークを提案する。
4つのベンチマークデータセットの実験では、HSVAは従来のZSLと一般的なZSLの両方で優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-30T14:27:50Z) - Text Recognition in Real Scenarios with a Few Labeled Samples [55.07859517380136]
Scene Text Recognition (STR) はコンピュータビジョン分野におけるホットな研究テーマである。
本稿では,数ショットの逆数列領域適応 (FASDA) を用いて構築シーケンスを適応する手法を提案する。
我々のアプローチは、ソースドメインとターゲットドメインの間の文字レベルの混乱を最大化することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-22T13:03:01Z) - MetricUNet: Synergistic Image- and Voxel-Level Learning for Precise CT
Prostate Segmentation via Online Sampling [66.01558025094333]
本稿では,前立腺領域を高速に局在させる第1段階と,前立腺領域を正確に区分する第2段階の2段階のフレームワークを提案する。
マルチタスクネットワークにおけるボクセルワイドサンプリングによる新しいオンラインメトリック学習モジュールを提案する。
本手法は,従来のクロスエントロピー学習法やDice損失学習法と比較して,より代表的なボクセルレベルの特徴を効果的に学習することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-15T10:37:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。