論文の概要: Establishing Truly Causal Relationship Between Whole Slide Image Predictions and Diagnostic Evidence Subregions in Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17157v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 11:00:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 14:14:00.021429
• Title: Establishing Truly Causal Relationship Between Whole Slide Image Predictions and Diagnostic Evidence Subregions in Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習における全スライド画像予測と診断証拠部分領域の完全因果関係の確立
• Authors: Tianhang Nan, Yong Ding, Hao Quan, Deliang Li, Mingchen Zou, Xiaoyu Cui,
• Abstract要約: MIL(Multiple Instance Learning)は、スライドレベルの診断ラベルのみを使用してトレーニングできるため、大きな注目を集めている。 これまでのMIL研究は主に、WSIをグローバルに分析するための機能集約の強化に重点を置いてきたが、診断の因果関係を見落としている。 本稿では,モデル予測と診断証拠領域の真の因果関係を確立するために,因果推論多重インスタンス学習(CI-MIL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.783430751544095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the field of deep learning-driven Whole Slide Image (WSI) classification, Multiple Instance Learning (MIL) has gained significant attention due to its ability to be trained using only slide-level diagnostic labels. Previous MIL researches have primarily focused on enhancing feature aggregators for globally analyzing WSIs, but overlook a causal relationship in diagnosis: model's prediction should ideally stem solely from regions of the image that contain diagnostic evidence (such as tumor cells), which usually occupy relatively small areas. To address this limitation and establish the truly causal relationship between model predictions and diagnostic evidence regions, we propose Causal Inference Multiple Instance Learning (CI-MIL). CI-MIL integrates feature distillation with a novel patch decorrelation mechanism, employing a two-stage causal inference approach to distill and process patches with high diagnostic value. Initially, CI-MIL leverages feature distillation to identify patches likely containing tumor cells and extracts their corresponding feature representations. These features are then mapped to random Fourier feature space, where a learnable weighting scheme is employed to minimize inter-feature correlations, effectively reducing redundancy from homogenous patches and mitigating data bias. These processes strengthen the causal relationship between model predictions and diagnostically relevant regions, making the prediction more direct and reliable. Experimental results demonstrate that CI-MIL outperforms state-of-the-art methods. Additionally, CI-MIL exhibits superior interpretability, as its selected regions demonstrate high consistency with ground truth annotations, promising more reliable diagnostic assistance for pathologists.
• Abstract（参考訳）: 深層学習駆動型全スライド画像(WSI)分類の分野では、スライドレベルの診断ラベルのみを用いてトレーニングできるため、MIL(Multiple Instance Learning)が注目されている。 これまでのMILの研究は、WSIをグローバルに分析するための特徴集約器の強化に重点を置いていたが、診断における因果関係を見落としている。 この限界に対処し、モデル予測と診断証拠領域の真の因果関係を確立するために、因果推論多重インスタンス学習(CI-MIL)を提案する。 CI-MILは、特徴蒸留と新しいパッチデコリレーション機構を統合し、2段階の因果推論アプローチを用いて、高い診断値のパッチを蒸留および処理する。 当初、CI-MILは特徴蒸留を利用して腫瘍細胞を含む可能性のあるパッチを同定し、対応する特徴表現を抽出する。 これらの特徴はランダムなフーリエ特徴空間にマッピングされ、学習可能な重み付けスキームを用いて、機能間相関を最小化し、同種パッチからの冗長性を効果的に低減し、データのバイアスを軽減する。 これらのプロセスは、モデル予測と診断関連領域の因果関係を強化し、予測をより直接的で信頼性の高いものにする。 実験の結果,CI-MILは最先端の手法よりも優れていた。 さらに、CI-MILは、その選択された領域が地上の真実のアノテーションと高い一貫性を示し、病理学者にとってより信頼性の高い診断支援を約束しているため、優れた解釈可能性を示す。

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