論文の概要: VLM-CPL: Consensus Pseudo Labels from Vision-Language Models for Annotation-Free Pathological Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15836v3
• Date: Tue, 29 Jul 2025 02:33:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 14:59:50.672748
• Title: VLM-CPL: Consensus Pseudo Labels from Vision-Language Models for Annotation-Free Pathological Image Classification
• Title（参考訳）: VLM-CPL: Annotation-free Pathological Image Classificationのための視覚言語モデルからの擬似ラベル
• Authors: Lanfeng Zhong, Zongyao Huang, Yang Liu, Wenjun Liao, Shichuan Zhang, Guotai Wang, Shaoting Zhang,
• Abstract要約: 事前学習型視覚言語モデル(VLM)を利用した新しいヒトアノテーションフリー手法を提案する。 VLM-CPLは、2つのノイズラベルフィルタリング技術と半教師付き学習戦略を含む新しい手法である。 パッチレベルおよびスライドレベル分類のための5つの公開病理画像データセットの実験結果から,本手法はVLMによるゼロショット分類を著しく上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.05109192966549
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classification of pathological images is the basis for automatic cancer diagnosis. Despite that deep learning methods have achieved remarkable performance, they heavily rely on labeled data, demanding extensive human annotation efforts. In this study, we present a novel human annotation-free method by leveraging pre-trained Vision-Language Models (VLMs). Without human annotation, pseudo-labels of the training set are obtained by utilizing the zero-shot inference capabilities of VLM, which may contain a lot of noise due to the domain gap between the pre-training and target datasets. To address this issue, we introduce VLM-CPL, a novel approach that contains two noisy label filtering techniques with a semi-supervised learning strategy. Specifically, we first obtain prompt-based pseudo-labels with uncertainty estimation by zero-shot inference with the VLM using multiple augmented views of an input. Then, by leveraging the feature representation ability of VLM, we obtain feature-based pseudo-labels via sample clustering in the feature space. Prompt-feature consensus is introduced to select reliable samples based on the consensus between the two types of pseudo-labels. We further propose High-confidence Cross Supervision by to learn from samples with reliable pseudo-labels and the remaining unlabeled samples. Additionally, we present an innovative open-set prompting strategy that filters irrelevant patches from whole slides to enhance the quality of selected patches. Experimental results on five public pathological image datasets for patch-level and slide-level classification showed that our method substantially outperformed zero-shot classification by VLMs, and was superior to existing noisy label learning methods. The code is publicly available at https://github.com/HiLab-git/VLM-CPL.
• Abstract（参考訳）: 病理像の分類が癌診断の基盤となっている。 深層学習手法は目覚ましい性能を達成したが、ラベル付きデータに大きく依存しており、広範囲の人的アノテーションの努力を必要としている。 本研究では,VLM(Venture-Language Models)を利用した,人間のアノテーションのない新しい手法を提案する。 人間のアノテーションがなければ,事前学習データセットと目標データセットのドメインギャップによるノイズの多いVLMのゼロショット推論機能を利用することで,トレーニングセットの擬似ラベルを得ることができる。 この問題に対処するために,半教師付き学習戦略を備えた2つのノイズラベルフィルタリング技術を含む新しいアプローチであるVLM-CPLを導入する。 具体的には、入力の複数の拡張ビューを用いて、VLMによるゼロショット推論による不確実性を推定したプロンプトベースの擬似ラベルを得る。 そして,VLMの特徴表現能力を活用することで,特徴空間におけるサンプルクラスタリングによる特徴に基づく擬似ラベルを得る。 2種類の擬似ラベル間のコンセンサスに基づいて、信頼度の高いサンプルを選択するために、プロンプト・フィーチャー・コンセンサスを導入する。 さらに,信頼度の高いクロススーパービジョンを提案し,信頼度の高い擬似ラベルと残余の未ラベルのサンプルから学習する。 さらに、スライド全体から無関係なパッチをフィルタリングして、選択したパッチの品質を高める革新的なオープンセットプロンプト戦略を提案する。 パッチレベルおよびスライドレベル分類のための5つの公開病理画像データセットの実験結果から,本手法はVLMによるゼロショット分類を著しく上回り,既存のノイズラベル学習法よりも優れていた。 コードはhttps://github.com/HiLab-git/VLM-CPLで公開されている。

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