論文の概要: GRASP: GRAph-Structured Pyramidal Whole Slide Image Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03592v1
- Date: Tue, 6 Feb 2024 00:03:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 17:23:49.774318
- Title: GRASP: GRAph-Structured Pyramidal Whole Slide Image Representation
- Title（参考訳）: グラフ構造ピラミッド型全スライド画像表現
- Authors: Ali Khajegili Mirabadi, Graham Archibald, Amirali Darbandsari, Alberto
Contreras-Sanz, Ramin Ebrahim Nakhli, Maryam Asadi, Allen Zhang, C. Blake
Gilks, Peter Black, Gang Wang, Hossein Farahani, Ali Bashashati
- Abstract要約: 本稿では,スライド画像全体(WSI)をデジタル病理学で処理するためのグラフ構造化多重画像化フレームワークGRASPを提案する。
我々のアプローチは、WSIの処理における病理学者の振舞いと、WSIの階層構造から得られる利益をエミュレートするために設計されている。
従来のプール機構の代わりに収束ベースのノードアグリゲーションを導入するGRASPは、2つの異なるがんデータセットに対して最先端の手法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5869791542071
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cancer subtyping is one of the most challenging tasks in digital pathology,
where Multiple Instance Learning (MIL) by processing gigapixel whole slide
images (WSIs) has been in the spotlight of recent research. However, MIL
approaches do not take advantage of inter- and intra-magnification information
contained in WSIs. In this work, we present GRASP, a novel graph-structured
multi-magnification framework for processing WSIs in digital pathology. Our
approach is designed to dynamically emulate the pathologist's behavior in
handling WSIs and benefits from the hierarchical structure of WSIs. GRASP,
which introduces a convergence-based node aggregation instead of traditional
pooling mechanisms, outperforms state-of-the-art methods over two distinct
cancer datasets by a margin of up to 10% balanced accuracy, while being 7 times
smaller than the closest-performing state-of-the-art model in terms of the
number of parameters. Our results show that GRASP is dynamic in finding and
consulting with different magnifications for subtyping cancers and is reliable
and stable across different hyperparameters. The model's behavior has been
evaluated by two expert pathologists confirming the interpretability of the
model's dynamic. We also provide a theoretical foundation, along with empirical
evidence, for our work, explaining how GRASP interacts with different
magnifications and nodes in the graph to make predictions. We believe that the
strong characteristics yet simple structure of GRASP will encourage the
development of interpretable, structure-based designs for WSI representation in
digital pathology. Furthermore, we publish two large graph datasets of rare
Ovarian and Bladder cancers to contribute to the field.
- Abstract（参考訳）: がんのサブタイピングはデジタル病理学において最も難しい課題の1つであり、近年の研究では、ギガピクセル全体のスライド画像(WSI)を処理するマルチインスタンスラーニング(MIL)が注目されている。
しかし、MILアプローチはWSIに含まれる画像間および画像内情報を利用できない。
本稿では,デジタル病理学におけるWSI処理のための新しいグラフ構造化多重化フレームワークGRASPを提案する。
我々のアプローチは、WSIの処理における病理学者の振る舞いを動的にエミュレートし、WSIの階層構造から利益を得るように設計されています。
GRASPは、従来のプール機構の代わりに収束ベースのノードアグリゲーションを導入し、2つの異なるがんデータセットに対する最先端メソッドを最大10%のバランスの取れた精度で上回り、パラメータの数の観点から最も近いパフォーマンスの最先端モデルよりも7倍小さい。
以上の結果から,GRASPはがんの亜型化のための様々な倍率の発見と相談において動的であり,様々なハイパーパラメータにわたって信頼性と安定性を有することが示唆された。
モデルの振る舞いは、2人の専門的な病理学者によって評価され、モデルのダイナミクスの解釈可能性が確認された。
また、実験的な証拠とともに、GRASPがグラフ内の異なる倍率やノードとどのように相互作用して予測を行うかを説明する理論的基盤も提供します。
GRASPの強い特性と単純な構造は、デジタル病理学におけるWSI表現の解釈可能な構造ベースの設計を促進するだろうと考えている。
さらに,珍しい卵巣癌と膀胱癌のグラフデータセットを2つ公開し,この分野に貢献する。
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