論文の概要: Unlocking the Potential of Digital Pathology: Novel Baselines for Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13137v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 18:04:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:57:24.484928
• Title: Unlocking the Potential of Digital Pathology: Novel Baselines for Compression
• Title（参考訳）: デジタル病の可能性を解き明かす : 圧縮のための新しい基礎
• Authors: Maximilian Fischer, Peter Neher, Peter Schüffler, Sebastian Ziegler, Shuhan Xiao, Robin Peretzke, David Clunie, Constantin Ulrich, Michael Baumgartner, Alexander Muckenhuber, Silvia Dias Almeida, Michael Götz, Jens Kleesiek, Marco Nolden, Rickmer Braren, Klaus Maier-Hein,
• Abstract要約: 病的全スライド画像(WSI)における色とテクスチャの相違 ディープラーニングモデルは、WSIのさらなる圧縮のためにJPEG-XLやWebPのような従来の圧縮方式よりも優れた知覚品質のために微調整されている。 本研究は、WSIにおける損失圧縮スキームの評価のための新しい知見を提供し、損失圧縮スキームの統一的な評価を奨励し、デジタル病理の臨床的取り込みを加速させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.13721473800084
• License:
• Abstract: Digital pathology offers a groundbreaking opportunity to transform clinical practice in histopathological image analysis, yet faces a significant hurdle: the substantial file sizes of pathological Whole Slide Images (WSI). While current digital pathology solutions rely on lossy JPEG compression to address this issue, lossy compression can introduce color and texture disparities, potentially impacting clinical decision-making. While prior research addresses perceptual image quality and downstream performance independently of each other, we jointly evaluate compression schemes for perceptual and downstream task quality on four different datasets. In addition, we collect an initially uncompressed dataset for an unbiased perceptual evaluation of compression schemes. Our results show that deep learning models fine-tuned for perceptual quality outperform conventional compression schemes like JPEG-XL or WebP for further compression of WSI. However, they exhibit a significant bias towards the compression artifacts present in the training data and struggle to generalize across various compression schemes. We introduce a novel evaluation metric based on feature similarity between original files and compressed files that aligns very well with the actual downstream performance on the compressed WSI. Our metric allows for a general and standardized evaluation of lossy compression schemes and mitigates the requirement to independently assess different downstream tasks. Our study provides novel insights for the assessment of lossy compression schemes for WSI and encourages a unified evaluation of lossy compression schemes to accelerate the clinical uptake of digital pathology.
• Abstract（参考訳）: デジタル病理学は、病理画像解析において臨床実践を変革する画期的な機会を提供するが、重要なハードルに直面している: 病理全体スライド画像(WSI)のファイルサイズ。 現在のデジタル病理ソリューションでは、この問題を解決するためにJPEG圧縮が欠落しているが、色とテクスチャの相違が生じ、臨床的な意思決定に影響を及ぼす可能性がある。 従来の研究では、知覚的画像品質と下流性能は互いに独立して扱うが、4つの異なるデータセットに対して、知覚的タスク品質と下流タスク品質の圧縮スキームを共同で評価する。 さらに、圧縮スキームの偏見のない知覚的評価のための、当初圧縮されていないデータセットを収集する。 提案手法は, JPEG-XL や WebP などの従来の圧縮方式よりも優れた品質のディープラーニングモデルにより, WSI のさらなる圧縮を実現していることを示す。 しかし、トレーニングデータに存在する圧縮アーティファクトに対して有意なバイアスを示し、様々な圧縮スキームの一般化に苦慮している。 圧縮されたWSIの実際のダウンストリーム性能とよく一致したオリジナルのファイルと圧縮されたファイルの特徴的類似性に基づく新しい評価基準を提案する。 我々の測定基準は、損失のある圧縮スキームの汎用的および標準化された評価を可能にし、異なる下流タスクを独立に評価する要求を緩和する。 本研究は、WSIにおける損失圧縮スキームの評価のための新しい知見を提供し、損失圧縮スキームの統一的な評価を奨励し、デジタル病理の臨床的取り込みを加速させる。

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