Fugu-MT 論文翻訳(概要): HATs: Hierarchical Adaptive Taxonomy Segmentation for Panoramic Pathology Image Analysis

論文の概要: HATs: Hierarchical Adaptive Taxonomy Segmentation for Panoramic Pathology Image Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00596v1
Date: Sun, 30 Jun 2024 05:35:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 02:26:49.449774
Title: HATs: Hierarchical Adaptive Taxonomy Segmentation for Panoramic Pathology Image Analysis
Title（参考訳）: HATs:パノラマ画像解析のための階層的適応型分類セグメンテーション
Authors: Ruining Deng, Quan Liu, Can Cui, Tianyuan Yao, Juming Xiong, Shunxing Bao, Hao Li, Mengmeng Yin, Yu Wang, Shilin Zhao, Yucheng Tang, Haichun Yang, Yuankai Huo,
Abstract要約: パノラマ画像分割は、形態学的に複雑で可変スケールの解剖学のため、顕著な課題である。本稿では, 腎臓構造のパノラマ像を, 詳細な解剖学的知見を生かして網羅的に把握することを目的とした, 階層型適応分類法を提案する。提案手法では,各領域,機能単位,細胞にまたがる空間的関係を多機能な「プラグ・アンド・プレイ」損失関数に変換する革新的HATs手法と,解剖学的階層化と大規模考察を,全パノラマ要素に統一された単純な行列表現に変換すること,そして,(3)。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.04633470168871
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Panoramic image segmentation in computational pathology presents a remarkable challenge due to the morphologically complex and variably scaled anatomy. For instance, the intricate organization in kidney pathology spans multiple layers, from regions like the cortex and medulla to functional units such as glomeruli, tubules, and vessels, down to various cell types. In this paper, we propose a novel Hierarchical Adaptive Taxonomy Segmentation (HATs) method, which is designed to thoroughly segment panoramic views of kidney structures by leveraging detailed anatomical insights. Our approach entails (1) the innovative HATs technique which translates spatial relationships among 15 distinct object classes into a versatile "plug-and-play" loss function that spans across regions, functional units, and cells, (2) the incorporation of anatomical hierarchies and scale considerations into a unified simple matrix representation for all panoramic entities, (3) the adoption of the latest AI foundation model (EfficientSAM) as a feature extraction tool to boost the model's adaptability, yet eliminating the need for manual prompt generation in conventional segment anything model (SAM). Experimental findings demonstrate that the HATs method offers an efficient and effective strategy for integrating clinical insights and imaging precedents into a unified segmentation model across more than 15 categories. The official implementation is publicly available at https://github.com/hrlblab/HATs.
Abstract（参考訳）: パノラマ画像分割は、形態学的に複雑で可変スケールの解剖学のため、顕著な課題である。例えば、腎臓病理学における複雑な組織は、大脳皮質や髄質のような領域から、糸球体、尿細管、血管などの機能単位まで、複数の層にまたがる。本稿では, 詳細な解剖学的知見を活用して, 腎臓構造のパノラマ像を網羅的に区分する新しい階層型適応型分類分類分類法を提案する。提案手法は,15の異なる対象クラス間の空間的関係を,領域,機能単位,細胞にまたがる汎用的な「プラグ・アンド・プレイ」損失関数に変換する革新的なHAT技術,(2)解剖学的階層の組み入れと,すべてのパノラマエンティティに対する統一された単純な行列表現へのスケール考察,(3)モデルの適応性を向上する機能抽出ツールとしての最新のAI基盤モデル(EfficientSAM)の採用,そして従来のセグメントモデル(SAM)において手動のプロンプト生成の必要性を排除した。実験結果から,HATs法は臨床所見と画像前例を15以上のカテゴリにまたがる統合セグメンテーションモデルに統合するための効率的かつ効果的な方法であることが示された。公式実装はhttps://github.com/hrlblab/HATsで公開されている。

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