論文の概要: Progressive Vision-Language Prompt for Multi-Organ Multi-Class Cell Semantic Segmentation with Single Branch
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02978v1
- Date: Wed, 04 Dec 2024 02:44:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-05 15:08:26.406665
- Title: Progressive Vision-Language Prompt for Multi-Organ Multi-Class Cell Semantic Segmentation with Single Branch
- Title（参考訳）: 多臓器多型セマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのプログレッシブビジョンランゲージプロンプト
- Authors: Qing Zhang, Hang Guo, Siyuan Yang, Qingli Li, Yan Wang,
- Abstract要約: 単一ブランクH(MONCH)を用いたマルチオルガNマルチクラスセルセマンティックセグメンテーション法
テキストと多粒度視覚特徴の相乗効果に着想を得て,マルチモーダル情報を調和させるプログレッシブプロンプトデコーダを導入する。
PanNukeデータセットの実験では、クラス不均衡と微妙な細胞サイズと形状の変化があり、MONCHは最先端の細胞分割法やビジョン言語モデルよりも優れていることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.307707756230513
- License:
- Abstract: Pathological cell semantic segmentation is a fundamental technology in computational pathology, essential for applications like cancer diagnosis and effective treatment. Given that multiple cell types exist across various organs, with subtle differences in cell size and shape, multi-organ, multi-class cell segmentation is particularly challenging. Most existing methods employ multi-branch frameworks to enhance feature extraction, but often result in complex architectures. Moreover, reliance on visual information limits performance in multi-class analysis due to intricate textural details. To address these challenges, we propose a Multi-OrgaN multi-Class cell semantic segmentation method with a single brancH (MONCH) that leverages vision-language input. Specifically, we design a hierarchical feature extraction mechanism to provide coarse-to-fine-grained features for segmenting cells of various shapes, including high-frequency, convolutional, and topological features. Inspired by the synergy of textual and multi-grained visual features, we introduce a progressive prompt decoder to harmonize multimodal information, integrating features from fine to coarse granularity for better context capture. Extensive experiments on the PanNuke dataset, which has significant class imbalance and subtle cell size and shape variations, demonstrate that MONCH outperforms state-of-the-art cell segmentation methods and vision-language models. Codes and implementations will be made publicly available.
- Abstract（参考訳）: 病理細胞セマンティックセグメンテーションは、がん診断や効果的な治療などの応用に欠かせない、計算病理学の基本的な技術である。
細胞の大きさと形状が微妙に異なる様々な器官に複数の細胞型が存在することを考えると、多臓器多クラス細胞セグメンテーションは特に困難である。
既存のほとんどのメソッドは、機能抽出を強化するためにマルチブランチフレームワークを使用しているが、しばしば複雑なアーキテクチャをもたらす。
さらに、視覚情報への依存は、複雑なテクスチャの詳細による多クラス分析の性能を制限する。
これらの課題に対処するために,視覚言語入力を利用した単一ブランクH (MONCH) を用いたマルチオルガNマルチクラスセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。
具体的には, 高周波, 畳み込み, トポロジカルな特徴を含む, 様々な形状の細胞を分節する粗粒度特徴を提供する階層的特徴抽出機構を設計する。
テキストと多粒度視覚特徴の相乗効果に着想を得て,多モーダル情報を調和させるプログレッシブプロンプトデコーダを導入する。
PanNukeデータセットの大規模な実験では、クラス不均衡と微妙な細胞サイズと形状の変化があり、MONCHは最先端の細胞分割法やビジョン言語モデルよりも優れていることを示した。
コードと実装は公開されます。
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