論文の概要: Position: From Correlation to Causation: Max-Pooling-Based Multi-Instance Learning Leads to More Robust Whole Slide Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09449v2
• Date: Sun, 27 Apr 2025 11:07:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.940776
• Title: Position: From Correlation to Causation: Max-Pooling-Based Multi-Instance Learning Leads to More Robust Whole Slide Image Classification
• Title（参考訳）: 位置:因果関係から因果関係へ:最大ポリシングに基づくマルチインスタンス学習はよりロバストな全スライド画像分類に導く
• Authors: Xin Liu, Weijia Zhang, Min-Ling Zhang,
• Abstract要約: 我々は、十分に訓練された最大プーリングに基づくMILモデルが因果関係に基づく予測を行い、素早い相関に頼らずにすむことを論じる。 提案手法は,2つのデータセットにおいて,既存の注目度に基づく手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.95824566163554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although attention-based multi-instance learning (MIL) algorithms have achieved impressive performance on slide-level whole slide image (WSI) classification tasks, they are prone to mistakenly focusing on irrelevant patterns such as staining conditions and tissue morphology, leading to incorrect patch-level predictions and unreliable interpretability. In this paper, we analyze why attention-based methods tend to rely on spurious correlations in their predictions. Furthermore, we revisit max-pooling-based approaches and examine the reasons behind the underperformance of existing methods. We argue that well-trained max-pooling-based MIL models can make predictions based on causal factors and avoid relying on spurious correlations. Building on these insights, we propose a simple yet effective max-pooling-based MIL method (FocusMIL) that outperforms existing mainstream attention-based methods on two datasets. In this position paper, we advocate renewed attention to max-pooling-based methods to achieve more robust and interpretable predictions.
• Abstract（参考訳）: 注意に基づくマルチインスタンス学習(MIL)アルゴリズムは,スライドレベルの全スライド画像(WSI)分類タスクにおいて顕著な性能を達成しているが,染色条件や組織形態などの無関係なパターンに誤って注目する傾向があり,不正確なパッチレベルの予測や信頼性の低い解釈が可能である。 本稿では,注意に基づく手法が,その予測に急激な相関に依存する傾向がある理由を分析する。 さらに,最大プール方式のアプローチを再検討し,既存手法の過小評価の背景にある理由について検討する。 我々は、訓練された最大プーリングに基づくMILモデルは因果関係に基づいて予測を行い、素早い相関に頼らずにすむことを論じる。 これらの知見に基づいて、2つのデータセット上で、既存のメインストリームのアテンションに基づく手法よりも優れた、シンプルで効果的な最大プーリングに基づくMIL法(FocusMIL)を提案する。 本稿では,より堅牢で解釈可能な予測を実現するために,最大プール法に新たな注意を払っている。

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