論文の概要: Proportion Estimation by Masked Learning from Label Proportion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04815v1
• Date: Wed, 8 May 2024 05:29:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 15:14:42.545030
• Title: Proportion Estimation by Masked Learning from Label Proportion
• Title（参考訳）: ラベル抽出からのマスケッド学習による分布推定
• Authors: Takumi Okuo, Kazuya Nishimura, Hiroaki Ito, Kazuhiro Terada, Akihiko Yoshizawa, Ryoma Bise,
• Abstract要約: 全腫瘍細胞の総数に対するPD-L1陽性腫瘍細胞の数であるPD-L1は、免疫療法において重要な指標である。 セルレベルアノテーションとパーセンテージアノテーションの少ないパーセンテージ推定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4872426144950985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The PD-L1 rate, the number of PD-L1 positive tumor cells over the total number of all tumor cells, is an important metric for immunotherapy. This metric is recorded as diagnostic information with pathological images. In this paper, we propose a proportion estimation method with a small amount of cell-level annotation and proportion annotation, which can be easily collected. Since the PD-L1 rate is calculated from only `tumor cells' and not using `non-tumor cells', we first detect tumor cells with a detection model. Then, we estimate the PD-L1 proportion by introducing a masking technique to `learning from label proportion.' In addition, we propose a weighted focal proportion loss to address data imbalance problems. Experiments using clinical data demonstrate the effectiveness of our method. Our method achieved the best performance in comparisons.
• Abstract（参考訳）: 全腫瘍細胞の総数に対するPD-L1陽性腫瘍細胞の数であるPD-L1は、免疫療法において重要な指標である。 この指標は病理画像による診断情報として記録される。 本稿では,ごく少量のセルレベルアノテーションとパーセンテージアノテーションを用いたパーセンテージ推定手法を提案する。 PD-L1は「腫瘍細胞」のみから算出され、「非腫瘍細胞」を使用しないため、まず腫瘍細胞を検出モデルを用いて検出する。 そして,ラベル比から学習するマスキング手法を導入することにより,PD-L1比を推定する。 また,データ不均衡問題に対処するため,重み付き焦点比損失を提案する。 臨床データを用いた実験により,本手法の有効性が示された。 我々の方法は比較で最高の成績を収めた。

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