論文の概要: PreMix: Addressing Label Scarcity in Whole Slide Image Classification with Pre-trained Multiple Instance Learning Aggregators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01162v2
• Date: Fri, 24 Jan 2025 04:42:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:54:46.005248
• Title: PreMix: Addressing Label Scarcity in Whole Slide Image Classification with Pre-trained Multiple Instance Learning Aggregators
• Title（参考訳）: PreMix: 事前学習型複数インスタンス学習アグリゲータを用いた全スライド画像分類におけるラベルの空白化
• Authors: Bryan Wong, Mun Yong Yi,
• Abstract要約: マルチ・インスタンス・ラーニング(MIL)は、弱い教師付き全スライド画像(WSI)分類のための強力なフレームワークとして登場した。 本稿では,非コントラスト事前学習手法であるBarlow Twinsを利用した新しいフレームワークであるPreMixを提案する。 また,様々なWSIトレーニングデータセットとラベルサイズに対して,ベースラインHIPTよりも平均4.7%のF1改善を実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6703221234079946
• License:
• Abstract: Multiple instance learning (MIL) has emerged as a powerful framework for weakly supervised whole slide image (WSI) classification, enabling slide-level predictions without requiring detailed patch-level annotations. However, a key limitation of MIL lies in the underexplored potential of pre-training the MIL aggregator. Most existing approaches train it from scratch, resulting in performance heavily dependent on the number of labeled WSIs, while overlooking the abundance of unlabeled WSIs available in real-world scenarios. To address this, we propose PreMix, a novel framework that leverages a non-contrastive pre-training method, Barlow Twins, augmented with the Slide Mixing approach to generate additional positive pairs and enhance feature learning, particularly under limited labeled WSI conditions. Fine-tuning with Mixup and Manifold Mixup further enhances robustness by effectively handling the diverse sizes of gigapixel WSIs. Experimental results demonstrate that integrating HIPT into PreMix achieves an average F1 improvement of 4.7% over the baseline HIPT across various WSI training datasets and label sizes. These findings underscore its potential to advance WSI classification with limited labeled data and its applicability to real-world histopathology practices. The code is available at https://anonymous.4open.science/r/PreMix
• Abstract（参考訳）: 多重インスタンス学習 (MIL) は、詳細なパッチレベルのアノテーションを必要とせずに、スライドレベルの予測を可能にする、弱い教師付き全スライドイメージ(WSI)分類のための強力なフレームワークとして登場した。 しかし、MILの重要な制限は、MILアグリゲータを事前訓練する未発見のポテンシャルにある。 既存のほとんどのアプローチは、それをゼロからトレーニングし、その結果、実世界のシナリオで利用可能なラベルのないWSIの豊富さを見下ろしながら、ラベル付きWSIの数に大きく依存する。 そこで本研究では,非コントラスト事前学習手法であるBarlow Twinsを活用する新しいフレームワークPreMixを提案する。 Mixup と Manifold Mixup による微調整により、ギガピクセル WSI の様々なサイズを効果的に扱うことにより、ロバスト性はさらに向上する。 実験の結果, HIPT を PreMix に統合すると,WSI トレーニングデータセットやラベルサイズに対して, HIPT のベースラインよりも平均 F1 が4.7% 向上することがわかった。 これらの知見は, ラベル付きデータによるWSI分類の進展の可能性と, 実世界における病理組織学の実践への適用性を裏付けるものである。 コードはhttps://anonymous.4open.science/r/PreMixで公開されている。

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