論文の概要: Leveraging image captions for selective whole slide image annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06363v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 20:05:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 20:04:29.790802
• Title: Leveraging image captions for selective whole slide image annotation
• Title（参考訳）: 選択的なスライド画像アノテーションのための画像キャプションの活用
• Authors: Jingna Qiu, Marc Aubreville, Frauke Wilm, Mathias Öttl, Jonas Utz, Maja Schlereth, Katharina Breininger,
• Abstract要約: 本稿では,モデルトレーニングを最適化する特定の画像領域の同定とアノテーションについて述べる。 プロトタイプサンプリングは、価値あるトレーニング情報を持つアノテーション領域を特定する際に、ランダムサンプリングや多様性サンプリングよりも効果的である。 本結果より, アノテーション領域の同定において, プロトタイプサンプリングの方が, ランダムサンプリングや多様性サンプリングよりも有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.37334049820361814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Acquiring annotations for whole slide images (WSIs)-based deep learning tasks, such as creating tissue segmentation masks or detecting mitotic figures, is a laborious process due to the extensive image size and the significant manual work involved in the annotation. This paper focuses on identifying and annotating specific image regions that optimize model training, given a limited annotation budget. While random sampling helps capture data variance by collecting annotation regions throughout the WSIs, insufficient data curation may result in an inadequate representation of minority classes. Recent studies proposed diversity sampling to select a set of regions that maximally represent unique characteristics of the WSIs. This is done by pretraining on unlabeled data through self-supervised learning and then clustering all regions in the latent space. However, establishing the optimal number of clusters can be difficult and not all clusters are task-relevant. This paper presents prototype sampling, a new method for annotation region selection. It discovers regions exhibiting typical characteristics of each task-specific class. The process entails recognizing class prototypes from extensive histopathology image-caption databases and detecting unlabeled image regions that resemble these prototypes. Our results show that prototype sampling is more effective than random and diversity sampling in identifying annotation regions with valuable training information, resulting in improved model performance in semantic segmentation and mitotic figure detection tasks. Code is available at https://github.com/DeepMicroscopy/Prototype-sampling.
• Abstract（参考訳）: 組織セグメンテーションマスクの作成や有糸球体の検出など,スライド画像全体(WSI)に基づく深層学習タスクのアノテーション取得は,広範な画像サイズとアノテーションに関わる重要な手作業のため,困難な作業である。 本稿では,限定的なアノテーション予算を前提として,モデルトレーニングを最適化する特定の画像領域を特定し,注釈付けすることに焦点を当てる。 ランダムサンプリングは、WSI全体のアノテーション領域を収集することでデータの分散を捉えるのに役立つが、データキュレーションが不十分なため、マイノリティクラスの表現が不十分になる可能性がある。 近年の研究では,WSIの特徴を最大限に表す領域を選択するための多様性サンプリングが提案されている。 これは、自己教師付き学習を通じてラベルなしのデータを事前学習し、潜在空間内のすべての領域をクラスタリングすることで実現される。 しかし、最適なクラスタ数を確立することは困難であり、すべてのクラスタがタスク関連であるとは限らない。 本稿では,アノテーション領域選択のための新しい手法であるプロトタイプサンプリングを提案する。 各タスク固有のクラスの典型的な特徴を示す領域を発見する。 このプロセスは、広範な病理画像キャプチャーデータベースからクラスプロトタイプを認識し、これらのプロトタイプに類似したラベルのない画像領域を検出する。 本研究の結果から, アノテーション領域に意味的セグメンテーションやミトティックな図形検出タスクにおいて, アノテーション領域の同定において, プロトタイプサンプリングは, ランダム・多様性サンプリングよりも有効であることが示唆された。 コードはhttps://github.com/DeepMicroscopy/Prototype-sampling.comで入手できる。

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