論文の概要: Beyond Labels: A Self-Supervised Framework with Masked Autoencoders and Random Cropping for Breast Cancer Subtype Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12006v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 19:13:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:45.837202
• Title: Beyond Labels: A Self-Supervised Framework with Masked Autoencoders and Random Cropping for Breast Cancer Subtype Classification
• Title（参考訳）: Beyond Labels: 乳がんサブタイプ分類のためのマスクオートエンコーダとランダムクロップを用いた自己監督型フレームワーク
• Authors: Annalisa Chiocchetti, Marco Dossena, Christopher Irwin, Luigi Portinale,
• Abstract要約: この領域でコンピュータビジョンタスクに適した自己教師型埋め込みを学習する。 私たちはWSIから自動的に大規模なデータセットを生成します。 我々は、BRACSデータセット上でのモデルの性能を評価し、既存のベンチマークと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3374875022248865
• License:
• Abstract: This work contributes to breast cancer sub-type classification using histopathological images. We utilize masked autoencoders (MAEs) to learn a self-supervised embedding tailored for computer vision tasks in this domain. This embedding captures informative representations of histopathological data, facilitating feature learning without extensive labeled datasets. During pre-training, we investigate employing a random crop technique to generate a large dataset from WSIs automatically. Additionally, we assess the performance of linear probes for multi-class classification tasks of cancer sub-types using the representations learnt by the MAE. Our approach aims to achieve strong performance on downstream tasks by leveraging the complementary strengths of ViTs and autoencoders. We evaluate our model's performance on the BRACS dataset and compare it with existing benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,病理組織像を用いた乳癌亜型分類に寄与する。 我々は、マスク付きオートエンコーダ(MAE)を用いて、この領域におけるコンピュータビジョンタスクに適した自己教師型埋め込みを学習する。 この埋め込みは、組織データの情報的表現をキャプチャし、広範なラベル付きデータセットなしで特徴学習を容易にする。 事前学習中,WSIから大規模データセットを自動的に生成するためにランダムな収穫手法を用いることについて検討した。 さらに,MAEが学習した表現を用いて,癌サブタイプのマルチクラス分類タスクに対する線形プローブの性能を評価する。 提案手法は,VTとオートエンコーダの相補的強みを活用して,下流タスクにおける高い性能を実現することを目的としている。 我々は、BRACSデータセット上でのモデルの性能を評価し、既存のベンチマークと比較する。

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