論文の概要: CLASSMix: Adaptive stain separation-based contrastive learning with
pseudo labeling for histopathological image classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06978v1
- Date: Tue, 12 Dec 2023 04:38:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 17:24:32.065953
- Title: CLASSMix: Adaptive stain separation-based contrastive learning with
pseudo labeling for histopathological image classification
- Title（参考訳）: classmix:適応染色分離に基づく擬似ラベル付きコントラスト学習による病理組織像分類
- Authors: Bodong Zhang, Hamid Manoochehri, Man Minh Ho, Fahimeh Fooladgar, Yosep
Chong, Beatrice S. Knudsen, Deepika Sirohi, Tolga Tasdizen
- Abstract要約: 我々は新しいモデルであるContrastive Learning with Adaptive Stain separation and MixUp (CLASSMix) と呼ぶ。
本モデルは,分離したヘマトキシリン画像とエオシン画像との対比学習と,MixUpを用いた擬似ラベリングの2つの主要部分から構成される。
我々は、CLASSMixモデルが両方のデータセットで最高のパフォーマンスを持つことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.041705849551037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Histopathological image classification is one of the critical aspects in
medical image analysis. Due to the high expense associated with the labeled
data in model training, semi-supervised learning methods have been proposed to
alleviate the need of extensively labeled datasets. In this work, we propose a
model for semi-supervised classification tasks on digital histopathological
Hematoxylin and Eosin (H&E) images. We call the new model Contrastive Learning
with Adaptive Stain Separation and MixUp (CLASSMix). Our model is formed by two
main parts: contrastive learning between adaptively stain separated Hematoxylin
images and Eosin images, and pseudo labeling using MixUp. We compare our model
with other state-of-the-art models on clear cell renal cell carcinoma (ccRCC)
datasets from our institution and The Cancer Genome Atlas Program (TCGA). We
demonstrate that our CLASSMix model has the best performance on both datasets.
The contributions of different parts in our model are also analyzed.
- Abstract（参考訳）: 病理組織学的画像分類は医用画像解析における重要な側面の一つである。
モデルトレーニングにおけるラベル付きデータに関連するコストが高いため、広範囲にラベル付きデータセットの必要性を軽減するために、半教師付き学習手法が提案されている。
本研究では,デジタル病理組織学的ヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)画像に基づく半教師付き分類タスクのモデルを提案する。
我々は、新しいモデルContrastive Learning with Adaptive Stain Separation and MixUp (CLASSMix) と呼ぶ。
本モデルは,分離したヘマトキシリン画像とエオシン画像の対比学習と,mixupを用いた擬似ラベリングの2つの主成分からなる。
当院のclear cell renal cell carcinoma (ccrcc) データセットと癌ゲノムアトラスプログラム (tcga) の他モデルとの比較を行った。
CLASSMixモデルが両方のデータセットで最高のパフォーマンスを示す。
モデルにおけるさまざまな部分の貢献も分析されます。
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