論文の概要: FAST: A Dual-tier Few-Shot Learning Paradigm for Whole Slide Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19720v1
- Date: Sun, 29 Sep 2024 14:31:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 21:19:41.259483
- Title: FAST: A Dual-tier Few-Shot Learning Paradigm for Whole Slide Image Classification
- Title（参考訳）: FAST:全スライド画像分類のための2層Few-Shot学習パラダイム
- Authors: Kexue Fu, Xiaoyuan Luo, Linhao Qu, Shuo Wang, Ying Xiong, Ilias Maglogiannis, Longxiang Gao, Manning Wang,
- Abstract要約: 既存のWSI分類法では、少数のきめ細かいラベルや弱い教師付きスライドラベルしか使用していない。
利用可能なWSIを十分にマイニングすることができず、WSI分類性能を著しく制限しています。
本稿では,WSI分類のためのFASTという,新規で効率的な2層複数ショット学習パラダイムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.323845050957196
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The expensive fine-grained annotation and data scarcity have become the primary obstacles for the widespread adoption of deep learning-based Whole Slide Images (WSI) classification algorithms in clinical practice. Unlike few-shot learning methods in natural images that can leverage the labels of each image, existing few-shot WSI classification methods only utilize a small number of fine-grained labels or weakly supervised slide labels for training in order to avoid expensive fine-grained annotation. They lack sufficient mining of available WSIs, severely limiting WSI classification performance. To address the above issues, we propose a novel and efficient dual-tier few-shot learning paradigm for WSI classification, named FAST. FAST consists of a dual-level annotation strategy and a dual-branch classification framework. Firstly, to avoid expensive fine-grained annotation, we collect a very small number of WSIs at the slide level, and annotate an extremely small number of patches. Then, to fully mining the available WSIs, we use all the patches and available patch labels to build a cache branch, which utilizes the labeled patches to learn the labels of unlabeled patches and through knowledge retrieval for patch classification. In addition to the cache branch, we also construct a prior branch that includes learnable prompt vectors, using the text encoder of visual-language models for patch classification. Finally, we integrate the results from both branches to achieve WSI classification. Extensive experiments on binary and multi-class datasets demonstrate that our proposed method significantly surpasses existing few-shot classification methods and approaches the accuracy of fully supervised methods with only 0.22$\%$ annotation costs. All codes and models will be publicly available on https://github.com/fukexue/FAST.
- Abstract（参考訳）: 高価な微粒化アノテーションとデータ不足は、ディープラーニングベースのWSI分類アルゴリズムを臨床実践で広く採用する上で、主要な障害となっている。
各画像のラベルを活用できる自然画像の少数ショット学習法とは異なり、既存の少数ショットWSI分類法では、高価な微粒なアノテーションを避けるために、少数の微粒なラベルまたは弱い教師付きスライドラベルしか使用していない。
利用可能なWSIを十分にマイニングすることができず、WSI分類性能を著しく制限しています。
上記の課題に対処するため,WSI分類のためのFASTという,新規で効率的な2層複数ショット学習パラダイムを提案する。
FASTはデュアルレベルアノテーション戦略とデュアルブランチ分類フレームワークで構成されている。
まず、高価なきめ細かいアノテーションを避けるために、スライドレベルで非常に少数のWSIを集め、非常に少数のパッチを注釈付けします。
そして、利用可能なWSIを完全にマイニングするために、すべてのパッチと利用可能なパッチラベルを使用してキャッシュブランチを構築します。
また、キャッシュブランチに加えて、学習可能なプロンプトベクトルを含む事前ブランチを構築し、パッチ分類のための視覚言語モデルのテキストエンコーダを使用する。
最後に、WSI分類を達成するために、両方のブランチの結果を統合する。
バイナリおよびマルチクラスデータセットに対する大規模な実験により,提案手法は既存の少数ショット分類法をはるかに上回り,アノテーションコストがわずか0.22$\%の完全教師付き手法の精度にアプローチすることを示した。
すべてのコードとモデルはhttps://github.com/fukexue/FASTで公開される。
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