論文の概要: PATHS: A Hierarchical Transformer for Efficient Whole Slide Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18225v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 11:03:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 15:52:53.626836
• Title: PATHS: A Hierarchical Transformer for Efficient Whole Slide Image Analysis
• Title（参考訳）: PATHS:効率的な全スライド画像解析のための階層変換器
• Authors: Zak Buzzard, Konstantin Hemker, Nikola Simidjievski, Mateja Jamnik,
• Abstract要約: 計算病理学におけるスライドレベルタスクにおける階層的弱教師付き表現学習のための新しいトップダウン手法を提案する。 PATHSは、人間の病理医がスライドを検査し、各倍率レベルでパッチを診断に関連する小さなサブセットにフィルタリングする、クロスマグニフィケーションの方法にインスパイアされている。 PATHSをThe Cancer Genome Atlas(TCGA)の5つのデータセットに適用し、スライドレベルの予測タスクにおいて優れたパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.862551438475666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Computational analysis of whole slide images (WSIs) has seen significant research progress in recent years, with applications ranging across important diagnostic and prognostic tasks such as survival or cancer subtype prediction. Many state-of-the-art models process the entire slide - which may be as large as $150,000 \times 150,000$ pixels - as a bag of many patches, the size of which necessitates computationally cheap feature aggregation methods. However, a large proportion of these patches are uninformative, such as those containing only healthy or adipose tissue, adding significant noise and size to the bag. We propose Pathology Transformer with Hierarchical Selection (PATHS), a novel top-down method for hierarchical weakly supervised representation learning on slide-level tasks in computational pathology. PATHS is inspired by the cross-magnification manner in which a human pathologist examines a slide, recursively filtering patches at each magnification level to a small subset relevant to the diagnosis. Our method overcomes the complications of processing the entire slide, enabling quadratic self-attention and providing a simple interpretable measure of region importance. We apply PATHS to five datasets of The Cancer Genome Atlas (TCGA), and achieve superior performance on slide-level prediction tasks when compared to previous methods, despite processing only a small proportion of the slide.
• Abstract（参考訳）: スライド画像全体(WSI)の計算解析は近年,生存や癌亜型予測などの重要な診断・予後タスクに応用されるなど,研究の進展が著しい。 多くの最先端のモデルはスライド全体を処理します - これは15000ドル(約1万5000円)の時間で、多くのパッチの袋と同じです。 しかし、これらのパッチの大部分は、健康な組織や脂肪組織のみを含むものや、バッグに大きなノイズや大きさを加えるものなど、不整形である。 本稿では,階層型選択を用いた階層型表現変換器を提案する。この手法は,階層型弱教師付き表現学習のための新しいトップダウン手法である。 PATHSは、人間の病理医がスライドを調べて、各倍率レベルでパッチを、診断に関連する小さなサブセットに再帰的にフィルタリングする、クロス画像化法にインスパイアされている。 本手法は, スライド全体の処理の複雑さを克服し, 二次的自己注意を可能にし, 領域の重要度を簡易に解釈可能な尺度を提供する。 PATHS を The Cancer Genome Atlas (TCGA) の5つのデータセットに適用し、スライドのごく一部しか処理していないにもかかわらず、従来の手法と比較してスライドレベルの予測タスクにおいて優れた性能を発揮する。

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