論文の概要: Efficient Whole Slide Image Classification through Fisher Vector Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08530v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 11:24:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:04.220438
• Title: Efficient Whole Slide Image Classification through Fisher Vector Representation
• Title（参考訳）: 釣りベクトル表現による効率的な全スライド画像分類
• Authors: Ravi Kant Gupta, Dadi Dharani, Shambhavi Shanker, Amit Sethi,
• Abstract要約: 本稿では,最も情報性の高いパッチの識別と検証を自動化し,WSI分類の新しい手法を提案する。 提案手法は2段階からなる。まず,その病理学的意義に基づいて,WSIから少数のパッチのみを抽出し,次いで,これらのパッチから抽出した特徴を表現するためにFisherベクトルを用いる。 このアプローチは、WSI表現内の主要な病理的特徴をアクセントするだけでなく、計算オーバーヘッドを大幅に減らし、プロセスをより効率的かつスケーラブルにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4472081831862655
• License:
• Abstract: The advancement of digital pathology, particularly through computational analysis of whole slide images (WSI), is poised to significantly enhance diagnostic precision and efficiency. However, the large size and complexity of WSIs make it difficult to analyze and classify them using computers. This study introduces a novel method for WSI classification by automating the identification and examination of the most informative patches, thus eliminating the need to process the entire slide. Our method involves two-stages: firstly, it extracts only a few patches from the WSIs based on their pathological significance; and secondly, it employs Fisher vectors (FVs) for representing features extracted from these patches, which is known for its robustness in capturing fine-grained details. This approach not only accentuates key pathological features within the WSI representation but also significantly reduces computational overhead, thus making the process more efficient and scalable. We have rigorously evaluated the proposed method across multiple datasets to benchmark its performance against comprehensive WSI analysis and contemporary weakly-supervised learning methodologies. The empirical results indicate that our focused analysis of select patches, combined with Fisher vector representation, not only aligns with, but at times surpasses, the classification accuracy of standard practices. Moreover, this strategy notably diminishes computational load and resource expenditure, thereby establishing an efficient and precise framework for WSI analysis in the realm of digital pathology.
• Abstract（参考訳）: デジタル病理学の進歩、特に全スライド画像(WSI)の計算解析により、診断精度と効率を大幅に向上させる。 しかし、WSIの大規模化と複雑化により、コンピュータを用いてそれらを解析し分類することは困難である。 本研究では,最も情報性の高いパッチの識別と検証を自動化し,スライド全体を処理する必要をなくし,WSI分類の新しい手法を提案する。 まず、その病理学的意義に基づいて、WSIからほんの数個のパッチを抽出し、次に、これらのパッチから抽出された特徴を表現するためにFisherベクトル(FV)を用いており、細かな詳細を捕捉する堅牢性で知られている。 このアプローチは、WSI表現内の主要な病理的特徴をアクセントするだけでなく、計算オーバーヘッドを大幅に減らし、プロセスをより効率的かつスケーラブルにする。 提案手法を複数のデータセットにわたって厳格に評価し,その性能を総合的なWSI分析と,同時代の弱教師付き学習手法と比較した。 実験結果から,選択パッチの焦点分析とフィッシャーベクトル表現の併用が,標準慣行の分類精度に適合するだけでなく,時には上回っていることが示唆された。 さらに、この戦略は計算負荷と資源支出を著しく減らし、デジタル病理学の領域において、WSI分析のための効率的かつ正確なフレームワークを確立する。

関連論文リスト

• A Short Survey on Set-Based Aggregation Techniques for Single-Vector WSI Representation in Digital Pathology [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T20:56:25Z)
• An efficient framework based on large foundation model for cervical cytopathology whole slide image screening [13.744580492120749]
  本稿では,教師なし・弱教師付き学習によるWSIレベルラベルのみを用いた頚部細胞病理学WSI分類のための効率的なフレームワークを提案する。 CSDおよびFNAC 2019データセットで実施された実験は、提案手法が様々なMIL手法の性能を高め、最先端(SOTA)性能を達成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T08:21:54Z)
• TSI-Bench: Benchmarking Time Series Imputation [52.27004336123575]
  TSI-Benchは、ディープラーニング技術を利用した時系列計算のための総合ベンチマークスイートである。 TSI-Benchパイプラインは、実験的な設定を標準化し、計算アルゴリズムの公平な評価を可能にする。 TSI-Benchは、計算目的のために時系列予測アルゴリズムを調整するための体系的なパラダイムを革新的に提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T16:07:33Z)
• SPLICE -- Streamlining Digital Pathology Image Processing [0.7852714805965528]
  画像分類・問合せのための教師なしパッチアルゴリズムSPLICE(Sequential Patching Lattice for Image Classification and Enquiry)を提案する。 SPLICEは、病理組織学的WSIをコンパクトな代表パッチセットに凝縮し、冗長性を最小化しながらWSIの"コラージュ"を形成する。 教師なしの方法として、SPLICEは組織像の保存要求を50%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T21:30:36Z)
• A self-supervised framework for learning whole slide representations [52.774822784847565]
  我々は、全スライド画像のギガピクセルスケールの自己スーパービジョンのためのSlide Pre-trained Transformer (SPT)を提案する。 バイオメディカル・マイクロスコープ・データセットを用いて,5つの診断課題におけるSPT視覚表現のベンチマークを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T05:05:28Z)
• Task-specific Fine-tuning via Variational Information Bottleneck for Weakly-supervised Pathology Whole Slide Image Classification [10.243293283318415]
  MIL(Multiple Instance Learning)は、デジタル・パスロジー・ホール・スライド・イメージ(WSI)分類において有望な結果を示している。 本稿では,Information Bottleneck 理論を動機とした効率的な WSI 微調整フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、様々なWSIヘッド上の5つの病理WSIデータセットで評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T08:41:57Z)
• Evolutionary Computation in Action: Feature Selection for Deep Embedding Spaces of Gigapixel Pathology Images [0.6037276428689636]
  本稿では, 大規模多目的最適化(LSMOP)に基づくWSI表現の進化的アプローチを提案する。 The Cancer Genome Atlas(TC)画像を用いて,WSI表現,分類精度,特徴品質の観点から提案手法を検証した。 提案した進化的アルゴリズムは、最先端の手法によって提供されるコードよりも8%高い精度でWSIを表現するための非常にコンパクトな特徴ベクトルを求める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T03:36:15Z)
• Interactive Segmentation as Gaussian Process Classification [58.44673380545409]
  クリックベースのインタラクティブセグメンテーション(IS)は、ユーザインタラクション下で対象オブジェクトを抽出することを目的としている。 現在のディープラーニング(DL)ベースの手法のほとんどは、主にセマンティックセグメンテーションの一般的なパイプラインに従っている。 本稿では,各画像上でガウス過程(GP)に基づく画素単位のバイナリ分類モデルとしてISタスクを定式化することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T14:01:01Z)
• Real-Time Scene Text Detection with Differentiable Binarization and Adaptive Scale Fusion [62.269219152425556]
  セグメンテーションに基づくシーンテキスト検出手法はシーンテキスト検出分野において大きな注目を集めている。 本稿では,二項化処理をセグメンテーションネットワークに統合する分散二項化(DB)モジュールを提案する。 アダプティブ・スケール・フュージョン (ASF) モジュールは, 異なるスケールの特徴を適応的に融合させることにより, スケールのロバスト性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T15:30:14Z)
• Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based Sparse PCA Network [93.22587316229954]
  ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドにおける癌病変の自動検出のためのグラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークを提案する。 我々は,SVM K-rasG12D肺がんモデルから得られたH&Eスライダーの精度・リコール率,Fスコア,谷本係数,レシーバ演算子特性(ROC)の曲線下領域を用いて,提案アルゴリズムの性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T19:28:36Z)
• Adversarial Feature Augmentation and Normalization for Visual Recognition [109.6834687220478]
  最近のコンピュータビジョンの進歩は、分類モデルの一般化能力を改善するために、逆データ拡張を利用する。 本稿では,中間的特徴埋め込みにおける敵対的拡張を提唱する効率的かつ効率的な代替手法を提案する。 代表的なバックボーンネットワークを用いて,多様な視覚認識タスクにまたがる提案手法を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-22T20:36:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。