論文の概要: Unlocking adaptive digital pathology through dynamic feature learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20430v1
- Date: Sun, 29 Dec 2024 10:47:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:04:43.547438
- Title: Unlocking adaptive digital pathology through dynamic feature learning
- Title（参考訳）: 動的特徴学習による適応型デジタル病理の解錠
- Authors: Jiawen Li, Tian Guan, Qingxin Xia, Yizhi Wang, Xitong Ling, Jing Li, Qiang Huang, Zihan Wang, Zhiyuan Shen, Yifei Ma, Zimo Zhao, Zhe Lei, Tiandong Chen, Junbo Tan, Xueqian Wang, Xiu-Wu Bian, Zhe Wang, Lingchuan Guo, Chao He, Yonghong He,
- Abstract要約: そこで我々はPathFiTという動的特徴学習手法を紹介した。
PathFiTは、下流の特異性に関係なく、様々な病理アプリケーションに対してシームレスに実装する。
我々は、35タスク中34タスクで最先端のパフォーマンスを示し、23タスクで大幅に改善され、特殊撮像タスクで10.20%向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.210945170764933
- License:
- Abstract: Foundation models have revolutionized the paradigm of digital pathology, as they leverage general-purpose features to emulate real-world pathological practices, enabling the quantitative analysis of critical histological patterns and the dissection of cancer-specific signals. However, these static general features constrain the flexibility and pathological relevance in the ever-evolving needs of clinical applications, hindering the broad use of the current models. Here we introduce PathFiT, a dynamic feature learning method that can be effortlessly plugged into various pathology foundation models to unlock their adaptability. Meanwhile, PathFiT performs seamless implementation across diverse pathology applications regardless of downstream specificity. To validate PathFiT, we construct a digital pathology benchmark with over 20 terabytes of Internet and real-world data comprising 28 H\&E-stained tasks and 7 specialized imaging tasks including Masson's Trichrome staining and immunofluorescence images. By applying PathFiT to the representative pathology foundation models, we demonstrate state-of-the-art performance on 34 out of 35 tasks, with significant improvements on 23 tasks and outperforming by 10.20% on specialized imaging tasks. The superior performance and versatility of PathFiT open up new avenues in computational pathology.
- Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、デジタル病理学のパラダイムを革新させ、汎用的な特徴を活用して現実の病理学の実践をエミュレートし、重要な組織学的パターンの定量的分析と癌特異的なシグナルの分離を可能にした。
しかし、これらの静的な特徴は、臨床応用のニーズの柔軟性と病理学的関連性を制限し、現在のモデルの利用を妨げている。
ここではPathFiTを紹介します。PathFiTは動的特徴学習手法で、様々な病理基盤モデルにシームレスにプラグインすることで、それらの適応性を解き放つことができる。
一方、PathFiTは下流の特異性に関係なく、様々な病理アプリケーションに対してシームレスに実装する。
PathFiTを検証するために,28のH&E-stainedタスクと,Massonのトリクロ染色や免疫蛍光画像を含む7つの特殊な画像処理タスクからなる20テラバイト以上のインターネットおよび実世界のデータを用いて,デジタル・パノロジー・ベンチマークを構築した。
PathFiTを代表的病理基盤モデルに適用することにより、35のタスクのうち34のタスクで最先端のパフォーマンスを示し、23のタスクで大幅に改善され、特殊撮像タスクで10.20%向上した。
PathFiTの優れた性能と汎用性は、計算病理学の新しい道を開く。
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