論文の概要: Adversary-Robust Graph-Based Learning of WSIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14489v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 15:37:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 13:39:41.911139
• Title: Adversary-Robust Graph-Based Learning of WSIs
• Title（参考訳）: WSI の逆ローバストグラフに基づく学習
• Authors: Saba Heidari Gheshlaghi, Milan Aryal, Nasim Yahyasoltani, Masoud Ganji,
• Abstract要約: 全スライド画像(WSIs)は、ガラススライドに搭載された高解像度でデジタル化された組織サンプルで、高度な撮像装置を用いてスキャンされる。 WSIのディジタル分析は、ギガピクセルサイズとマルチレゾリューションストレージフォーマットのために、ユニークな課題を提示している。 我々は,WSI のグラフ表現から特徴を抽出するために GNN を利用した,斬新で革新的なグラフベースモデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9998889086656586
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Enhancing the robustness of deep learning models against adversarial attacks is crucial, especially in critical domains like healthcare where significant financial interests heighten the risk of such attacks. Whole slide images (WSIs) are high-resolution, digitized versions of tissue samples mounted on glass slides, scanned using sophisticated imaging equipment. The digital analysis of WSIs presents unique challenges due to their gigapixel size and multi-resolution storage format. In this work, we aim at improving the robustness of cancer Gleason grading classification systems against adversarial attacks, addressing challenges at both the image and graph levels. As regards the proposed algorithm, we develop a novel and innovative graph-based model which utilizes GNN to extract features from the graph representation of WSIs. A denoising module, along with a pooling layer is incorporated to manage the impact of adversarial attacks on the WSIs. The process concludes with a transformer module that classifies various grades of prostate cancer based on the processed data. To assess the effectiveness of the proposed method, we conducted a comparative analysis using two scenarios. Initially, we trained and tested the model without the denoiser using WSIs that had not been exposed to any attack. We then introduced a range of attacks at either the image or graph level and processed them through the proposed network. The performance of the model was evaluated in terms of accuracy and kappa scores. The results from this comparison showed a significant improvement in cancer diagnosis accuracy, highlighting the robustness and efficiency of the proposed method in handling adversarial challenges in the context of medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 敵対的攻撃に対するディープラーニングモデルの堅牢性を高めることは、特に金融上の大きな関心がそのような攻撃のリスクを高める医療のような重要な領域において重要である。 全スライド画像(WSI)は、ガラススライドに装着された高解像度でデジタル化された組織サンプルで、高度な撮像装置を用いてスキャンされる。 WSIのディジタル分析は、そのギガピクセルサイズとマルチレゾリューションストレージフォーマットのために、ユニークな課題を提示している。 本研究は,Gleason グレーティング分類システムの対人攻撃に対する堅牢性の向上を目標とし,画像レベルとグラフレベルの両方における課題に対処する。 提案アルゴリズムでは,WSI のグラフ表現から特徴を抽出するために GNN を利用した,斬新で革新的なグラフベースモデルを開発した。 WSIに対する敵攻撃の影響を管理するために、デノナイジングモジュールとプール層が組み込まれています。 このプロセスは、処理されたデータに基づいて前立腺がんの様々なグレードを分類するトランスフォーマーモジュールで終了する。 提案手法の有効性を評価するために,2つのシナリオを用いて比較分析を行った。 最初は、攻撃を受けていないWSIを使って、デノイザなしでモデルをトレーニングし、テストしました。 次に、画像レベルまたはグラフレベルにさまざまなアタックを導入し、提案したネットワークを通じて処理した。 モデルの性能は, 精度とカッパスコアで評価した。 その結果, 診断精度は有意に向上し, 医用画像の文脈における対向的課題への対処において, 提案手法の頑健さと効率性を強調した。

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