論文の概要: SEW: Self-calibration Enhanced Whole Slide Pathology Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10853v2
• Date: Fri, 14 Feb 2025 13:33:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:46:03.411926
• Title: SEW: Self-calibration Enhanced Whole Slide Pathology Image Analysis
• Title（参考訳）: SEW: 自己校正による全スライド画像解析
• Authors: Haoming Luo, Xiaotian Yu, Shengxuming Zhang, Jiabin Xia, Yang Jian, Yuning Sun, Liang Xue, Mingli Song, Jing Zhang, Xiuming Zhang, Zunlei Feng,
• Abstract要約: スライド画像解析のための自己校正強化フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,病的評価や予後のタスクに対して,正確かつ説明可能な結果を迅速に提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.97298505596853
• License:
• Abstract: Pathology images are considered the ``gold standard" for cancer diagnosis and treatment, with gigapixel images providing extensive tissue and cellular information. Existing methods fail to simultaneously extract global structural and local detail features for comprehensive pathology image analysis efficiently. To address these limitations, we propose a self-calibration enhanced framework for whole slide pathology image analysis, comprising three components: a global branch, a focus predictor, and a detailed branch. The global branch initially classifies using the pathological thumbnail, while the focus predictor identifies relevant regions for classification based on the last layer features of the global branch. The detailed extraction branch then assesses whether the magnified regions correspond to the lesion area. Finally, a feature consistency constraint between the global and detail branches ensures that the global branch focuses on the appropriate region and extracts sufficient discriminative features for final identification. These focused discriminative features prove invaluable for uncovering novel prognostic tumor markers from the perspective of feature cluster uniqueness and tissue spatial distribution. Extensive experiment results demonstrate that the proposed framework can rapidly deliver accurate and explainable results for pathological grading and prognosis tasks.
• Abstract（参考訳）: 病理像は癌診断と治療の「ゴールドスタンダード」と見なされ、ギガピクセル画像は広範な組織と細胞情報を提供する。 既存の手法では, 包括的病理画像解析を効率的に行うために, グローバルな構造的特徴と局所的特徴を同時に抽出することができない。 これらの制約に対処するため、我々は、グローバルブランチ、フォーカス予測器、詳細ブランチの3つのコンポーネントからなるスライド画像解析のための自己校正強化フレームワークを提案する。 グローバルブランチは最初,病的サムネイルを用いて分類するが,フォーカス予測器はグローバルブランチの最終層の特徴に基づいて,関連する領域を識別する。 そして、詳細な抽出枝は、拡大された領域が病変領域に対応するかどうかを評価する。 最後に、グローバルブランチとディテールブランチの間の特徴一貫性の制約は、グローバルブランチが適切な領域に焦点を当て、最終識別に十分な識別的特徴を抽出することを保証する。 これらの特徴は, 特徴クラスターの特異性と組織空間分布の観点から, 新しい予後マーカーの発見に有用であることが証明された。 大規模な実験結果から, 提案フレームワークは, 病的評価や予後の課題に対して, 正確かつ説明可能な結果を迅速に提供できることが示唆された。

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