論文の概要: Revisiting Adaptive Cellular Recognition Under Domain Shifts: A Contextual Correspondence View
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12870v2
- Date: Fri, 19 Jul 2024 05:26:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 21:49:14.874401
- Title: Revisiting Adaptive Cellular Recognition Under Domain Shifts: A Contextual Correspondence View
- Title（参考訳）: ドメインシフトによる適応型細胞認識の再検討:文脈対応的視点
- Authors: Jianan Fan, Dongnan Liu, Canran Li, Hang Chang, Heng Huang, Filip Braet, Mei Chen, Weidong Cai,
- Abstract要約: 生物学的文脈における暗黙の対応の重要性を明らかにする。
モデル構成成分間のインスタンス認識トレードオフを確保するために, 自己適応型動的蒸留を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.03501451546763
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Cellular nuclei recognition serves as a fundamental and essential step in the workflow of digital pathology. However, with disparate source organs and staining procedures among histology image clusters, the scanned tiles inherently conform to a non-uniform data distribution, which induces deteriorated promises for general cross-cohort usages. Despite the latest efforts leveraging domain adaptation to mitigate distributional discrepancy, those methods are subjected to modeling the morphological characteristics of each cell individually, disregarding the hierarchical latent structure and intrinsic contextual correspondences across the tumor micro-environment. In this work, we identify the importance of implicit correspondences across biological contexts for exploiting domain-invariant pathological composition and thereby propose to exploit the dependence over various biological structures for domain adaptive cellular recognition. We discover those high-level correspondences via unsupervised contextual modeling and use them as bridges to facilitate adaptation over diverse organs and stains. In addition, to further exploit the rich spatial contexts embedded amongst nuclear communities, we propose self-adaptive dynamic distillation to secure instance-aware trade-offs across different model constituents. The proposed method is extensively evaluated on a broad spectrum of cross-domain settings under miscellaneous data distribution shifts and outperforms the state-of-the-art methods by a substantial margin. Code is available at https://github.com/camwew/CellularRecognition_DA_CC.
- Abstract（参考訳）: 細胞核認識は、デジタル病理学のワークフローにおける基本的かつ重要なステップである。
しかし、異なるソース臓器と組織像クラスター間の染色処理により、スキャンされたタイルは本質的に一様でないデータ分布に適合し、一般的なクロスコホートの使用に対する劣化した約束を誘導する。
分布差を緩和するためにドメイン適応を活用する最新の試みにもかかわらず、これらの手法は腫瘍の微小環境全体にわたる階層的潜在構造と固有の文脈対応を無視して、各細胞の形態的特性を個別にモデル化する。
そこで本研究では,ドメイン不変の病理組成を利用した生物学的文脈における暗黙の対応の重要性を同定し,ドメイン適応型細胞認識のための様々な生物学的構造への依存性を活用することを提案する。
我々は、教師なしの文脈モデリングを通してこれらの高レベル対応を発見し、様々な臓器や染色への適応を促進するために橋として使用する。
さらに、核コミュニティに埋め込まれた豊かな空間的文脈をさらに活用するために、異なるモデル構成体間でのインスタンス認識トレードオフを確保するための自己適応型動的蒸留を提案する。
提案手法は,様々なデータ分散シフトの下で,広い範囲のクロスドメイン設定で広範に評価され,最先端の手法よりも実質的なマージンで性能が向上する。
コードはhttps://github.com/camwew/CellularRecognition_DA_CCで公開されている。
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