論文の概要: Lifelong Histopathology Whole Slide Image Retrieval via Distance Consistency Rehearsal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08153v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 03:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 18:58:33.426008
• Title: Lifelong Histopathology Whole Slide Image Retrieval via Distance Consistency Rehearsal
• Title（参考訳）: 距離一貫性リハーサルによる画像検索における生涯病理組織学
• Authors: Xinyu Zhu, Zhiguo Jiang, Kun Wu, Jun Shi, Yushan Zheng,
• Abstract要約: 本稿では,破滅的な忘れ事の課題に対処するために,生涯全スライド検索(LWSR)フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、継続的学習中に安定性と可塑性のバランスを達成することを目的としています。 提案手法をTCGAプロジェクトの4つの公開WSIデータセット上で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.279613442594929
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Content-based histopathological image retrieval (CBHIR) has gained attention in recent years, offering the capability to return histopathology images that are content-wise similar to the query one from an established database. However, in clinical practice, the continuously expanding size of WSI databases limits the practical application of the current CBHIR methods. In this paper, we propose a Lifelong Whole Slide Retrieval (LWSR) framework to address the challenges of catastrophic forgetting by progressive model updating on continuously growing retrieval database. Our framework aims to achieve the balance between stability and plasticity during continuous learning. To preserve system plasticity, we utilize local memory bank with reservoir sampling method to save instances, which can comprehensively encompass the feature spaces of both old and new tasks. Furthermore, A distance consistency rehearsal (DCR) module is designed to ensure the retrieval queue's consistency for previous tasks, which is regarded as stability within a lifelong CBHIR system. We evaluated the proposed method on four public WSI datasets from TCGA projects. The experimental results have demonstrated the proposed method is effective and is superior to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,CBHIR (Content-based Histopathological Image Search) が注目されている。 しかし、臨床実践においては、WSIデータベースの連続的な拡張サイズは、現在のCBHIR法の実用化に制限される。 本稿では,連続的に成長する検索データベース上でのプログレッシブモデル更新による破滅的な忘れ込みの課題を解決するために,ライフロング・ホール・スライド検索(LWSR)フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、継続的学習中に安定性と可塑性のバランスを達成することを目的としています。 システムの可塑性を維持するため,ローカルメモリバンクと貯水池サンプリングを用いて,旧タスクと新タスクの両方の特徴空間を包括的に包括的に包括的に包括するインスタンスの保存を行う。 さらに,従来のタスクに対する検索キューの整合性を確保するために,距離整合リハーサル (DCR) モジュールが設計されている。 提案手法をTCGAプロジェクトの4つの公開WSIデータセット上で評価した。 実験により,提案手法は有効であり,最先端手法よりも優れていることが示された。

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