論文の概要: Slide-based Graph Collaborative Training for Histopathology Whole Slide Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10260v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 08:14:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 02:05:09.596889
• Title: Slide-based Graph Collaborative Training for Histopathology Whole Slide Image Analysis
• Title（参考訳）: スライド画像解析のためのスライドベースグラフ協調学習
• Authors: Jun Shi, Tong Shu, Zhiguo Jiang, Wei Wang, Haibo Wu, Yushan Zheng,
• Abstract要約: 我々は既存のMIL(Multiple Instance Learning)フレームワークに適応できる汎用的なWSI分析パイプラインSlideGCDを提案する。 新しいパラダイムでは、がん開発に関する事前知識がエンドツーエンドのワークフローに参加することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.823674912857107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of computational pathology lies in the consensus that pathological characteristics of tumors are significant guidance for cancer diagnostics. Most existing research focuses on the inner-contextual information within each WSI yet ignores the possible inter-correlations between slides. As the development of tumors is a continuous process involving a series of histological, morphological, and genetic changes that accumulate over time, the similarities and differences between WSIs across various stages, grades, locations and patients should potentially contribute to the representation of WSIs and deserve to be taken into account in WSI modeling. To verify the advancement of introducing the slide inter-correlations into the representation learning of WSIs, we proposed a generic WSI analysis pipeline SlideGCD that can be adapted to any existing Multiple Instance Learning (MIL) frameworks and improve their performance. With the new paradigm, the prior knowledge of cancer development can participate in the end-to-end workflow, which concurrently initializes and refines the slide representation, as a guide for message passing in the slide-based graph. Extensive comparisons and experiments are conducted to validate the effectiveness and robustness of the proposed pipeline across 4 different tasks, including cancer subtyping, cancer staging, survival prediction, and gene mutation prediction, with 7 representative SOTA WSI analysis frameworks as backbones.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ病理学の発展は、腫瘍の病理学的特徴ががん診断の重要な指針である、という意見の一致にある。 既存の研究のほとんどは、各WSIの内部コンテキスト情報に焦点を当てていますが、スライド間の相関関係は無視しています。 腫瘍の発生は、時間とともに蓄積される一連の組織学的、形態学的、遺伝的変化を含む連続的なプロセスであるので、WSIの様々な段階、段階、位置、患者間の類似性と相違は、WSIの表現に寄与する可能性があり、WSIモデリングにおいて考慮すべきである。 WSI の表現学習におけるスライド相互相関の導入の進展を検証するため,既存の多重インスタンス学習(MIL)フレームワークに適用可能な汎用 WSI 解析パイプライン SlideGCD を提案し,その性能を改善した。 新しいパラダイムにより、がんの先行知識は、スライドベースのグラフにおけるメッセージパッシングのガイドとして、スライド表現を同時に初期化し、洗練するエンドツーエンドワークフローに参加することができる。 7つのSOTA WSI分析フレームワークをバックボーンとして, 癌サブタイプ, がんステージング, 生存予測, 遺伝子突然変異予測を含む4つのタスクにまたがるパイプラインの有効性と堅牢性を検証するために, 大規模比較および実験を行った。

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