論文の概要: Breast Histopathology Image Retrieval by Attention-based Adversarially Regularized Variational Graph Autoencoder with Contrastive Learning-Based Feature Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04211v1
- Date: Tue, 7 May 2024 11:24:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 14:29:58.617371
- Title: Breast Histopathology Image Retrieval by Attention-based Adversarially Regularized Variational Graph Autoencoder with Contrastive Learning-Based Feature Extraction
- Title（参考訳）: コントラスト学習に基づく特徴抽出を用いたアテンションベース逆正則変分グラフオートエンコーダによる乳腺病理像検索
- Authors: Nematollah Saeidi, Hossein Karshenas, Bijan Shoushtarian, Sepideh Hatamikia, Ramona Woitek, Amirreza Mahbod,
- Abstract要約: 本稿では,胸部組織像検索のための新しいアテンションベース逆正則変分グラフオートエンコーダモデルを提案する。
乳がん組織像の2つの公開データセットを用いて,提案モデルの性能評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.48419209885019
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Breast cancer is a significant global health concern, particularly for women. Early detection and appropriate treatment are crucial in mitigating its impact, with histopathology examinations playing a vital role in swift diagnosis. However, these examinations often require a substantial workforce and experienced medical experts for proper recognition and cancer grading. Automated image retrieval systems have the potential to assist pathologists in identifying cancerous tissues, thereby accelerating the diagnostic process. Nevertheless, due to considerable variability among the tissue and cell patterns in histological images, proposing an accurate image retrieval model is very challenging. This work introduces a novel attention-based adversarially regularized variational graph autoencoder model for breast histological image retrieval. Additionally, we incorporated cluster-guided contrastive learning as the graph feature extractor to boost the retrieval performance. We evaluated the proposed model's performance on two publicly available datasets of breast cancer histological images and achieved superior or very competitive retrieval performance, with average mAP scores of 96.5% for the BreakHis dataset and 94.7% for the BACH dataset, and mVP scores of 91.9% and 91.3%, respectively. Our proposed retrieval model has the potential to be used in clinical settings to enhance diagnostic performance and ultimately benefit patients.
- Abstract（参考訳）: 乳がんは特に女性にとって重要な世界的な健康上の問題である。
早期発見と適切な治療は、その影響を緩和するために不可欠であり、病理組織学的検査は迅速な診断において重要な役割を担っている。
しかし、これらの検査は、適切な認識とがんのグレーディングのために、かなりの労働力と経験豊富な医療専門家を必要とすることが多い。
自動画像検索システムは、病理学者ががん組織を同定するのを補助し、診断プロセスを加速する可能性がある。
しかし, 組織像と細胞像の相違により, 正確な画像検索モデルの提案は非常に困難である。
本研究は,乳房組織像検索のための新しいアテンションベース逆正則変分グラフオートエンコーダモデルを提案する。
さらに,クラスタ誘導型コントラスト学習をグラフ特徴抽出器として組み込んで検索性能を向上した。
乳がん組織像の2つの公開データセットに対して提案モデルの性能を評価し,BreakHisデータセットでは平均mAPスコア96.5%,BACHデータセットでは94.7%,mVPスコア91.9%,91.3%であった。
提案した検索モデルは,臨床現場で診断性能を高め,最終的には患者に利益をもたらす可能性がある。
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