論文の概要: Stain-Invariant Representation for Tissue Classification in Histology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15237v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 23:50:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:24:37.723194
• Title: Stain-Invariant Representation for Tissue Classification in Histology Images
• Title（参考訳）: 組織像における組織分類のためのステン不変表現法
• Authors: Manahil Raza, Saad Bashir, Talha Qaiser, Nasir Rajpoot,
• Abstract要約: 染色摂動行列を用いたトレーニング画像の染色増分版を生成するフレームワークを提案する。 大腸癌画像のクロスドメイン多クラス組織型分類における提案モデルの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1624569521079424
• License:
• Abstract: The process of digitising histology slides involves multiple factors that can affect a whole slide image's (WSI) final appearance, including the staining protocol, scanner, and tissue type. This variability constitutes a domain shift and results in significant problems when training and testing deep learning (DL) algorithms in multi-cohort settings. As such, developing robust and generalisable DL models in computational pathology (CPath) remains an open challenge. In this regard, we propose a framework that generates stain-augmented versions of the training images using stain matrix perturbation. Thereafter, we employed a stain regularisation loss to enforce consistency between the feature representations of the source and augmented images. Doing so encourages the model to learn stain-invariant and, consequently, domain-invariant feature representations. We evaluate the performance of the proposed model on cross-domain multi-class tissue type classification of colorectal cancer images and have achieved improved performance compared to other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 組織スライドのデジタル化プロセスは、スライディングプロトコル、スキャナー、組織タイプを含む、スライド画像の最終的な外観全体に影響を及ぼす複数の要因を含む。 この可変性はドメインシフトを構成し、マルチコホート環境でのディープラーニング(DL)アルゴリズムのトレーニングとテストにおいて重大な問題を引き起こす。 このように、計算病理学(CPath)における堅牢で一般化可能なDLモデルの開発は、依然としてオープンな課題である。 そこで本研究では,ステンマトリクス摂動を用いたトレーニング画像のステンレス化バージョンを生成するフレームワークを提案する。 その後,画像の特徴表現と強調画像との整合性を確保するために,染色正則化損失を用いた。 そうすることで、モデルは染色不変性を学び、結果としてドメイン不変の特徴表現を学ぶことができる。 大腸癌画像のクロスドメイン・マルチクラス組織型分類における提案モデルの性能評価を行い,他の最先端手法と比較して高い性能を示した。

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