論文の概要: Harnessing Intra-group Variations Via a Population-Level Context for Pathology Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02307v2
• Date: Thu, 25 Jul 2024 04:40:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 19:26:49.262119
• Title: Harnessing Intra-group Variations Via a Population-Level Context for Pathology Detection
• Title（参考訳）: 病理診断における集団レベルコンテキストによるグループ内変動のハーネス化
• Authors: P. Bilha Githinji, Xi Yuan, Zhenglin Chen, Ijaz Gul, Dingqi Shang, Wen Liang, Jianming Deng, Dan Zeng, Dongmei yu, Chenggang Yan, Peiwu Qin,
• Abstract要約: 本研究では,病理診断のための集団レベルのコンテキストの概念を導入し,オートエンコーダの潜在コードにグラフ理論のアプローチを適用した。 PopuSenseは、畳み込みモデルの局所的またはグローバル的文脈が見逃したり、滑らかになったりする生医学データに固有の追加のグループ内変異を捉えようとしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.87825422578005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Realizing sufficient separability between the distributions of healthy and pathological samples is a critical obstacle for pathology detection convolutional models. Moreover, these models exhibit a bias for contrast-based images, with diminished performance on texture-based medical images. This study introduces the notion of a population-level context for pathology detection and employs a graph theoretic approach to model and incorporate it into the latent code of an autoencoder via a refinement module we term PopuSense. PopuSense seeks to capture additional intra-group variations inherent in biomedical data that a local or global context of the convolutional model might miss or smooth out. Proof-of-concept experiments on contrast-based and texture-based images, with minimal adaptation, encounter the existing preference for intensity-based input. Nevertheless, PopuSense demonstrates improved separability in contrast-based images, presenting an additional avenue for refining representations learned by a model.
• Abstract（参考訳）: 健全なサンプルと病理サンプルの分布の十分な分離性を実現することは、進化モデルを検出する上で重要な障害である。 さらに、これらのモデルはコントラストベースの画像に偏りを示し、テクスチャベースの医療画像の性能は低下する。 本研究では,病理診断のための集団レベルのコンテキストの概念を導入し,PopuSenseと呼ぶリファインメントモジュールを通じてオートエンコーダの潜在コードにグラフ理論のアプローチを取り入れた。 PopuSenseは、畳み込みモデルの局所的またはグローバル的文脈が見逃したり、滑らかになったりする生医学データに固有の追加のグループ内変異を捉えようとしている。 コントラストベースおよびテクスチャベースの画像に対する概念実証実験は、最小限の適応で、既存の強度ベース入力の嗜好に遭遇する。 それにもかかわらず、PopuSenseはコントラストベースの画像における分離性の改善を示し、モデルによって学習された表現を洗練するための追加の道を示す。

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