論文の概要: Segmentation, Classification and Interpretation of Breast Cancer Medical Images using Human-in-the-Loop Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20112v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 10:49:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 15:54:04.663994
• Title: Segmentation, Classification and Interpretation of Breast Cancer Medical Images using Human-in-the-Loop Machine Learning
• Title（参考訳）: Human-in-the-Loop Machine Learning を用いた乳癌医療画像の分離・分類・解釈
• Authors: David Vázquez-Lema, Eduardo Mosqueira-Rey, Elena Hernández-Pereira, Carlos Fernández-Lozano, Fernando Seara-Romera, Jorge Pombo-Otero,
• Abstract要約: 本論文は、乳癌のゲノムデータと全スライドイメージング(WSI)解析の統合を扱っている。 病理医の関与は, より優れたセグメンテーションモデルの開発と, モデルの説明能力の向上に役立ったが, 分類結果は準最適であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.69303106863453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the application of Human-in-the-Loop (HITL) strategies in training machine learning models in the medical domain. In this case a doctor-in-the-loop approach is proposed to leverage human expertise in dealing with large and complex data. Specifically, the paper deals with the integration of genomic data and Whole Slide Imaging (WSI) analysis of breast cancer. Three different tasks were developed: segmentation of histopathological images, classification of this images regarding the genomic subtype of the cancer and, finally, interpretation of the machine learning results. The involvement of a pathologist helped us to develop a better segmentation model and to enhance the explainatory capabilities of the models, but the classification results were suboptimal, highlighting the limitations of this approach: despite involving human experts, complex domains can still pose challenges, and a HITL approach may not always be effective.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,医療領域における機械学習モデルのトレーニングにおけるHuman-in-the-Loop(HITL)戦略の適用について検討する。 この場合、大規模で複雑なデータを扱う際に、人間の専門知識を活用するために、Dr.-in-the-loopアプローチが提案される。 具体的には、乳癌のゲノムデータの統合と全スライドイメージング(WSI)解析について述べる。 病理組織像の分画,癌ゲノムサブタイプに関する分類,そして最後に機械学習の結果の解釈の3つの異なるタスクが開発された。 病理学者の関与は、より優れたセグメンテーションモデルの開発とモデルの説明能力の向上に役立ちましたが、分類結果は準最適であり、このアプローチの限界を強調しました。

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