論文の概要: Adapting Self-Supervised Learning for Computational Pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01688v1
• Date: Thu, 2 May 2024 19:22:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 14:44:38.543999
• Title: Adapting Self-Supervised Learning for Computational Pathology
• Title（参考訳）: コンピュータ病理学における自己指導型学習の適応
• Authors: Eric Zimmermann, Neil Tenenholtz, James Hall, George Shaikovski, Michal Zelechowski, Adam Casson, Fausto Milletari, Julian Viret, Eugene Vorontsov, Siqi Liu, Kristen Severson,
• Abstract要約: 自己教師あり学習(SSL)は、タスク固有の監督なしに様々なタスクにうまく適応できるネットワークを訓練するための重要な技術として登場した。 本稿では、DINOv2アルゴリズムを中心に、病理データに対するSSLの修正について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.009236957464476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) has emerged as a key technique for training networks that can generalize well to diverse tasks without task-specific supervision. This property makes SSL desirable for computational pathology, the study of digitized images of tissues, as there are many target applications and often limited labeled training samples. However, SSL algorithms and models have been primarily developed in the field of natural images and whether their performance can be improved by adaptation to particular domains remains an open question. In this work, we present an investigation of modifications to SSL for pathology data, specifically focusing on the DINOv2 algorithm. We propose alternative augmentations, regularization functions, and position encodings motivated by the characteristics of pathology images. We evaluate the impact of these changes on several benchmarks to demonstrate the value of tailored approaches.
• Abstract（参考訳）: 自己教師あり学習(SSL)は、タスク固有の監督なしに様々なタスクにうまく適応できるネットワークを訓練するための重要な技術として登場した。 この性質はSSLを計算病理学、組織のデジタル化画像の研究に好適であり、多くのターゲットアプリケーションやラベル付きトレーニングサンプルが限られている。 しかし、SSLアルゴリズムとモデルは、主に自然画像の分野で開発されており、特定の領域への適応によってその性能が向上するかどうかは未解決のままである。 そこで本研究では,DINOv2アルゴリズムを中心に,病理データに対するSSLの修正について検討する。 そこで我々は,病理画像の特徴を動機とした,代替の拡張,正規化機能,位置符号化を提案する。 これらの変更がいくつかのベンチマークに与える影響を評価し、調整されたアプローチの価値を実証する。

関連論文リスト

• Reducing self-supervised learning complexity improves weakly-supervised classification performance in computational pathology [0.0]
  自己教師付き学習(SSL)法は、注釈のないデータの大規模解析を可能にする。 本研究では、SSLの分類性能と、コンシューマグレードハードウェアの利用に関する複雑さについて検討した。 実験により,SSLトレーニング期間を90%短縮しつつ,下流分類性能を向上できることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T14:56:06Z)
• Benchmarking Self-Supervised Learning on Diverse Pathology Datasets [10.868779327544688]
  自己教師付き学習は、ラベルのないデータを活用する効果的な方法であることが示されている。 我々は、病理画像データに基づいてSSL事前トレーニングを行う最大規模の研究を行う。 核インスタンスセグメンテーションの課題に対してSSLを初めて適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-09T06:38:34Z)
• The Geometry of Self-supervised Learning Models and its Impact on Transfer Learning [62.601681746034956]
  自己教師型学習(SSL)はコンピュータビジョンにおいて望ましいパラダイムとして登場した。 本稿では,各特徴空間内の局所的近傍を用いて異なるSSLモデルを分析するためのデータ駆動幾何学的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-18T18:15:38Z)
• Dissecting Self-Supervised Learning Methods for Surgical Computer Vision [51.370873913181605]
  一般のコンピュータビジョンコミュニティでは,自己監視学習(SSL)手法が普及し始めている。 医学や手術など、より複雑で影響力のある領域におけるSSLメソッドの有効性は、限定的かつ未調査のままである。 外科的文脈理解,位相認識,ツール存在検出の2つの基本的なタスクに対して,これらの手法の性能をColec80データセット上で広範囲に解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-01T14:17:11Z)
• Deep face recognition with clustering based domain adaptation [57.29464116557734]
  そこで本研究では,ターゲットドメインとソースがクラスを共有しない顔認識タスクを対象とした,クラスタリングに基づく新しいドメイン適応手法を提案する。 本手法は,特徴領域をグローバルに整列させ,その一方で,対象クラスタを局所的に識別することで,識別対象特徴を効果的に学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T12:29:11Z)
• REET: Robustness Evaluation and Enhancement Toolbox for Computational Pathology [1.452875650827562]
  計算病理学応用のための最初のドメイン固有ロバストネス評価・拡張ツールボックス(REET)を提案する。 REETは予測モデルの堅牢性評価を可能にするアルゴリズム戦略のスイートを提供する。 REETはまた、計算病理学におけるディープラーニングパイプラインの効率的で堅牢なトレーニングを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-28T18:23:55Z)
• Improving Self-supervised Learning with Hardness-aware Dynamic Curriculum Learning: An Application to Digital Pathology [2.2742357407157847]
  自己教師付き学習(SSL)は、最近、多くの画像解析タスクに有用な汎用的な視覚表現を学習する大きな可能性を示している。 既存のSSLメソッドは、ラベル付きトレーニングインスタンスの数が少ない場合や、転送ドメイン間のドメインシフトが重要である場合、ダウンストリームタスクに一般化できない。 本稿では,カリキュラム学習のレンズを用いて,自己指導型事前学習表現の改善を試みる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T15:44:48Z)
• Domain Generalization on Medical Imaging Classification using Episodic Training with Task Augmentation [62.49837463676111]
  本稿では,医用画像分類におけるタスク強化によるエピソードトレーニングの新たな手法を提案する。 実際の医療展開において、限られた数のソースドメインによって動機付けられ、ユニークなタスクレベルのオーバーフィッティングを検討します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-13T03:56:59Z)
• Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review [50.71341657322391]
  ラベルなしサンプルを多用する新たなパラダイムとして,自己教師型学習が登場している。 SSLを用いたグラフニューラルネットワーク(GNNs)のトレーニング方法の統一レビューを提供します。 gnnに対するssl手法の処理は,様々な手法の類似性と相違に光を当て,新しい手法やアルゴリズムの開発段階を定めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T03:43:45Z)
• Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype Prediction [55.94378672172967]
  本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。 新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。 我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:50:30Z)
• Data Efficient and Weakly Supervised Computational Pathology on Whole Slide Images [4.001273534300757]
  計算病理学は、客観的診断、治療反応予測、臨床関連性の新たな形態学的特徴の同定を可能にする可能性がある。 ディープラーニングベースの計算病理学アプローチでは、完全に教師された設定でギガピクセル全体のスライド画像(WSI)のマニュアルアノテーションを必要とするか、弱い教師付き設定でスライドレベルのラベルを持つ何千ものWSIを必要とする。 ここでは、クラスタリングに制約のある複数のインスタンス学習について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T23:00:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。