論文の概要: PLUTO: Pathology-Universal Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07905v1
• Date: Mon, 13 May 2024 16:40:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 12:56:21.384276
• Title: PLUTO: Pathology-Universal Transformer
• Title（参考訳）: PLUTO: 病理・ユニバーサルトランス
• Authors: Dinkar Juyal, Harshith Padigela, Chintan Shah, Daniel Shenker, Natalia Harguindeguy, Yi Liu, Blake Martin, Yibo Zhang, Michael Nercessian, Miles Markey, Isaac Finberg, Kelsey Luu, Daniel Borders, Syed Ashar Javed, Emma Krause, Raymond Biju, Aashish Sood, Allen Ma, Jackson Nyman, John Shamshoian, Guillaume Chhor, Darpan Sanghavi, Marc Thibault, Limin Yu, Fedaa Najdawi, Jennifer A. Hipp, Darren Fahy, Benjamin Glass, Eric Walk, John Abel, Harsha Pokkalla, Andrew H. Beck, Sean Grullon,
• Abstract要約: そこで我々はPathoLogy Universal TransfOrmer (PLUTO)を提案する。 我々はPLUTOの出力埋め込みを利用したタスク固有の適応ヘッドを,病的規模にまたがるタスクに設計する。 PLUTOは既存のタスク固有のベースラインや病理学固有の基盤モデルに適合するか、性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.920983796208486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Pathology is the study of microscopic inspection of tissue, and a pathology diagnosis is often the medical gold standard to diagnose disease. Pathology images provide a unique challenge for computer-vision-based analysis: a single pathology Whole Slide Image (WSI) is gigapixel-sized and often contains hundreds of thousands to millions of objects of interest across multiple resolutions. In this work, we propose PathoLogy Universal TransfOrmer (PLUTO): a light-weight pathology FM that is pre-trained on a diverse dataset of 195 million image tiles collected from multiple sites and extracts meaningful representations across multiple WSI scales that enable a large variety of downstream pathology tasks. In particular, we design task-specific adaptation heads that utilize PLUTO's output embeddings for tasks which span pathology scales ranging from subcellular to slide-scale, including instance segmentation, tile classification, and slide-level prediction. We compare PLUTO's performance to other state-of-the-art methods on a diverse set of external and internal benchmarks covering multiple biologically relevant tasks, tissue types, resolutions, stains, and scanners. We find that PLUTO matches or outperforms existing task-specific baselines and pathology-specific foundation models, some of which use orders-of-magnitude larger datasets and model sizes when compared to PLUTO. Our findings present a path towards a universal embedding to power pathology image analysis, and motivate further exploration around pathology foundation models in terms of data diversity, architectural improvements, sample efficiency, and practical deployability in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 病理学は組織の顕微鏡検査の研究であり、病理診断は疾患を診断するための医療用金基準であることが多い。 単一の病理WSI(Whole Slide Image)はギガピクセルサイズで、複数の解像度で何十万から数百万もの関心の対象を含んでいることが多い。 本研究はPathoLogy Universal TransfOrmer (PLUTO)を提案する。複数のサイトから収集された1億9500万枚の画像タイルの多種多様なデータセット上に事前学習し、複数のWSIスケールで有意義な表現を抽出し、様々な下流病理タスクを可能にする軽量な病理組織FMである。 特に,PLUTOの出力埋め込みを利用したタスク固有の適応ヘッドを,ケースセグメンテーション,タイル分類,スライドレベルの予測など,細胞内からスライドスケールまでの範囲にまたがるタスクに設計する。 我々は、PLUTOのパフォーマンスを、様々な生物学的なタスク、組織の種類、解像度、染色、スキャナーをカバーする様々な外部および内部ベンチマークで、最先端の他の手法と比較する。 PLUTOは既存のタスク固有のベースラインや病理学固有の基盤モデルに適合し,PLUTOと比較した場合,大局的なデータセットやモデルサイズを使用するものもある。 本研究は,データ多様性, 構造的改善, サンプル効率, 実世界のアプリケーションにおける実用的展開性の観点から, 病的基盤モデル周辺への普遍的な埋め込みへの道を示すものである。

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