論文の概要: CLASS-M: Adaptive stain separation-based contrastive learning with pseudo-labeling for histopathological image classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06978v3
• Date: Thu, 4 Jan 2024 08:21:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 16:54:55.951778
• Title: CLASS-M: Adaptive stain separation-based contrastive learning with pseudo-labeling for histopathological image classification
• Title（参考訳）: CLASS-M: 組織像分類のための擬似ラベルを用いた適応的染色分離に基づくコントラスト学習
• Authors: Bodong Zhang, Hamid Manoochehri, Man Minh Ho, Fahimeh Fooladgar, Yosep Chong, Beatrice S. Knudsen, Deepika Sirohi, Tolga Tasdizen
• Abstract要約: 広範にラベル付けされたデータセットを必要としない半教師付きパッチレベルの組織像分類モデルであるCLASS-Mを提案する。 2つの明確な細胞腎細胞癌データセットの他の最先端モデルと比較した。
• 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 an important task in medical image analysis. Recent approaches generally rely on weakly supervised learning due to the ease of acquiring case-level labels from pathology reports. However, patch-level classification is preferable in applications where only a limited number of cases are available or when local prediction accuracy is critical. On the other hand, acquiring extensive datasets with localized labels for training is not feasible. In this paper, we propose a semi-supervised patch-level histopathological image classification model, named CLASS-M, that does not require extensively labeled datasets. CLASS-M is formed by two main parts: a contrastive learning module that uses separated Hematoxylin and Eosin images generated through an adaptive stain separation process, and a module with pseudo-labels using MixUp. We compare our model with other state-of-the-art models on two clear cell renal cell carcinoma datasets. We demonstrate that our CLASS-M model has the best performance on both datasets. Our code is available at github.com/BzhangURU/Paper_CLASS-M/tree/main
• Abstract（参考訳）: 病理組織像分類は画像解析において重要な課題である。 最近のアプローチでは,症例レベルラベルの取得が容易なため,一般的には弱い教師付き学習に頼っている。 しかし、少数のケースしか利用できないアプリケーションや、局所的な予測精度が重要なアプリケーションではパッチレベルの分類が望ましい。 一方で、トレーニング用にローカライズされたラベルで広範なデータセットを取得することは不可能である。 本稿では,広範囲なラベル付きデータセットを必要としない半教師付きパッチレベルの組織像分類モデルCLASS-Mを提案する。 CLASS-Mは、適応的な染色分離プロセスによって生成されたヘマトキシリンとエオシンの分離された画像を使用するコントラスト学習モジュールと、MixUpを用いた擬似ラベル付きモジュールの2つの主要部分から構成される。 2つの明確な細胞腎細胞癌データセットの他の最先端モデルと比較した。 我々はCLASS-Mモデルが両方のデータセット上で最高の性能を持つことを示す。 私たちのコードはgithub.com/BzhangURU/Paper_CLASS-M/tree/mainで利用可能です。

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