論文の概要: Distilling High Diagnostic Value Patches for Whole Slide Image Classification Using Attention Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19821v2
• Date: Fri, 16 Aug 2024 10:23:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 17:49:17.940079
• Title: Distilling High Diagnostic Value Patches for Whole Slide Image Classification Using Attention Mechanism
• Title（参考訳）: 注意機構を用いた全スライド画像分類のための高診断値パッチの蒸留
• Authors: Tianhang Nan, Hao Quan, Yong Ding, Xingyu Li, Kai Yang, Xiaoyu Cui,
• Abstract要約: MIL(Multiple Instance Learning)はWSI(Whole Slide Image)分類の分野で広く注目を集めている。 バッグレベルのMILメソッドの欠点は、より冗長なパッチの導入であり、干渉につながる。 我々は,高い診断値のパッチを抽出するAFD-MIL (Feature Respiration Multi-Instance Learning) アプローチを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.920941310806558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multiple Instance Learning (MIL) has garnered widespread attention in the field of Whole Slide Image (WSI) classification as it replaces pixel-level manual annotation with diagnostic reports as labels, significantly reducing labor costs. Recent research has shown that bag-level MIL methods often yield better results because they can consider all patches of the WSI as a whole. However, a drawback of such methods is the incorporation of more redundant patches, leading to interference. To extract patches with high diagnostic value while excluding interfering patches to address this issue, we developed an attention-based feature distillation multi-instance learning (AFD-MIL) approach. This approach proposed the exclusion of redundant patches as a preprocessing operation in weakly supervised learning, directly mitigating interference from extensive noise. It also pioneers the use of attention mechanisms to distill features with high diagnostic value, as opposed to the traditional practice of indiscriminately and forcibly integrating all patches. Additionally, we introduced global loss optimization to finely control the feature distillation module. AFD-MIL is orthogonal to many existing MIL methods, leading to consistent performance improvements. This approach has surpassed the current state-of-the-art method, achieving 91.47% ACC (accuracy) and 94.29% AUC (area under the curve) on the Camelyon16 (Camelyon Challenge 2016, breast cancer), while 93.33% ACC and 98.17% AUC on the TCGA-NSCLC (The Cancer Genome Atlas Program: non-small cell lung cancer). Different feature distillation methods were used for the two datasets, tailored to the specific diseases, thereby improving performance and interpretability.
• Abstract（参考訳）: MIL(Multiple Instance Learning)は、ピクセルレベルの手動アノテーションをラベルとして診断レポートに置き換え、労働コストを大幅に削減するため、WSI(Whole Slide Image)分類の分野で広く注目を集めている。 最近の研究で、バッグレベルのMILメソッドはWSIのすべてのパッチを全体として考慮できるため、より良い結果が得られることが示されている。 しかし、そのような手法の欠点は、より冗長なパッチが組み込まれ、干渉につながることである。 この問題に対処するため, 干渉パッチを除いた高い診断値のパッチを抽出するために, 注目型特徴蒸留マルチインスタンスラーニング (AFD-MIL) 手法を開発した。 提案手法は、弱い教師付き学習における前処理操作として冗長パッチを排除し、広い雑音からの干渉を直接軽減するものである。 また、すべてのパッチを無差別に強制的に統合する伝統的な慣習とは対照的に、高い診断価値で特徴を蒸留するための注意機構の使用も先駆的である。 さらに我々は, 機能蒸留モジュールを微調整するグローバル損失最適化を導入した。 AFD-MILは多くの既存のMILメソッドと直交しており、一貫した性能改善につながっている。 このアプローチは現在の最先端の手法を超え、キャメリオン16(キャメリオンチャレンジ2016)では91.47%のACC(精度)と94.29%のAUC(曲線下)を達成し、TCGA-NSCLC(がんゲノムアトラスプログラム:非小細胞肺癌)では93.33%のACCと98.17%のAUCを達成している。 異なる特徴蒸留法を2つのデータセットに用い, 特定の疾患に適応し, 性能と解釈性を向上させた。

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