論文の概要: Multiple Instance Learning with random sampling for Whole Slide Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05351v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 14:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 13:26:33.005097
• Title: Multiple Instance Learning with random sampling for Whole Slide Image Classification
• Title（参考訳）: 全スライド画像分類のためのランダムサンプリングによる複数インスタンス学習
• Authors: H. Keshvarikhojasteh, J.P.W. Pluim, M. Veta
• Abstract要約: トレーニング中のパッチのランダムサンプリングは計算的に効率的であり、正規化戦略として機能する。 我々は、CAMELYON16データセットのパッチの30%を使用して、1.7%の最適なパフォーマンス向上と、TUPAC16データセットのたった8つのサンプルで3.7%を見出した。 また,解釈可能性効果はデータセットに依存し,解釈性はCAMELYON16に影響を及ぼすが,TUPAC16には影響しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In computational pathology, random sampling of patches during training of Multiple Instance Learning (MIL) methods is computationally efficient and serves as a regularization strategy. Despite its promising benefits, questions concerning performance trends for varying sample sizes and its influence on model interpretability remain. Addressing these, we reach an optimal performance enhancement of 1.7% using thirty percent of patches on the CAMELYON16 dataset, and 3.7% with only eight samples on the TUPAC16 dataset. We also find interpretability effects are strongly dataset-dependent, with interpretability impacted on CAMELYON16, while remaining unaffected on TUPAC16. This reinforces that both the performance and interpretability relationships with sampling are closely task-specific. End-to-end training with 1024 samples reveals improvements across both datasets compared to pre-extracted features, further highlighting the potential of this efficient approach.
• Abstract（参考訳）: 計算病理学では、MIL(Multiple Instance Learning)法の訓練中のパッチのランダムサンプリングは、計算効率が高く、正規化戦略として機能する。 その有望な利点にもかかわらず、様々なサンプルサイズのパフォーマンストレンドとそのモデル解釈可能性への影響に関する疑問が残る。 これらの問題に対処するため、CAMELYON16データセットの30%のパッチを使用して1.7%、TUPAC16データセットの8サンプルだけで3.7%の最適なパフォーマンス向上を実現しました。 また,解釈可能性効果はデータセットに依存し,解釈性はCAMELYON16に影響を及ぼすが,TUPAC16には影響しない。 これは、サンプリングとパフォーマンスと解釈可能性の関係が密接にタスク固有であることを裏付ける。 1024のサンプルによるエンドツーエンドのトレーニングでは、既存の機能と比較して、両方のデータセットにまたがる改善が示されている。

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