論文の概要: A Short Survey on Set-Based Aggregation Techniques for Single-Vector WSI Representation in Digital Pathology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04615v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 20:56:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 21:25:10.699524
- Title: A Short Survey on Set-Based Aggregation Techniques for Single-Vector WSI Representation in Digital Pathology
- Title（参考訳）: デジタル病理における単一ベクトルWSI表現のためのセットベースアグリゲーション技術に関する短い調査
- Authors: S. Hemati, Krishna R. Kalari, H. R. Tizhoosh,
- Abstract要約: デジタル病理学は、スライド画像全体(WSI)としての組織サンプルのデジタル化、保存、分析を可能にすることによって、病理学の分野に革命をもたらす
WSIは、組織サンプルの複雑な詳細をキャプチャするギガピクセルファイルであり、診断と研究目的のための豊富な情報ソースを提供する。
その巨大さのため、これらの画像を1つのコンパクトベクトルとして表現することは、多くの計算病理学的タスクに不可欠である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital pathology is revolutionizing the field of pathology by enabling the digitization, storage, and analysis of tissue samples as whole slide images (WSIs). WSIs are gigapixel files that capture the intricate details of tissue samples, providing a rich source of information for diagnostic and research purposes. However, due to their enormous size, representing these images as one compact vector is essential for many computational pathology tasks, such as search and retrieval, to ensure efficiency and scalability. Most current methods are "patch-oriented," meaning they divide WSIs into smaller patches for processing, which prevents a holistic analysis of the entire slide. Additionally, the necessity for compact representation is driven by the expensive high-performance storage required for WSIs. Not all hospitals have access to such extensive storage solutions, leading to potential disparities in healthcare quality and accessibility. This paper provides an overview of existing set-based approaches to single-vector WSI representation, highlighting the innovations that allow for more efficient and effective use of these complex images in digital pathology, thus addressing both computational challenges and storage limitations.
- Abstract（参考訳）: デジタル病理学は、スライド画像全体(WSI)としての組織サンプルのデジタル化、保存、分析を可能にすることで、病理学の分野に革命をもたらしている。
WSIは、組織サンプルの複雑な詳細をキャプチャするギガピクセルファイルであり、診断と研究目的のための豊富な情報ソースを提供する。
しかし, 画像のサイズが巨大であるため, 探索や検索などの多くの計算病理学的タスクにおいて, 画像をコンパクトベクトルとして表現することは, 効率と拡張性を確保する上で不可欠である。
現在のほとんどのメソッドは"パッチ指向"であり、WSIを処理用の小さなパッチに分割することで、スライド全体の全体的な分析を妨げている。
さらに、コンパクト表現の必要性は、WSIに必要な高価な高性能ストレージによってもたらされます。
すべての病院がそのような広範なストレージソリューションにアクセスでき、医療の質とアクセシビリティの潜在的な相違につながるわけではない。
本稿では、単一ベクトルWSI表現に対する既存のセットベースアプローチの概要を述べるとともに、これらの複雑な画像をデジタル病理学においてより効率的かつ効果的に利用するためのイノベーションを強調し、計算上の課題とストレージ制限の両方に対処する。
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