論文の概要: HisynSeg: Weakly-Supervised Histopathological Image Segmentation via Image-Mixing Synthesis and Consistency Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20924v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 13:10:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:07:04.815307
• Title: HisynSeg: Weakly-Supervised Histopathological Image Segmentation via Image-Mixing Synthesis and Consistency Regularization
• Title（参考訳）: HisynSeg:画像ミキシング合成と一貫性規則化による病理組織像の断片化
• Authors: Zijie Fang, Yifeng Wang, Peizhang Xie, Zhi Wang, Yongbing Zhang,
• Abstract要約: HisynSegは画像混合合成と一貫性正規化に基づく弱教師付きセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークである。 HisynSegは3つのデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.13875300007579
• License:
• Abstract: Tissue semantic segmentation is one of the key tasks in computational pathology. To avoid the expensive and laborious acquisition of pixel-level annotations, a wide range of studies attempt to adopt the class activation map (CAM), a weakly-supervised learning scheme, to achieve pixel-level tissue segmentation. However, CAM-based methods are prone to suffer from under-activation and over-activation issues, leading to poor segmentation performance. To address this problem, we propose a novel weakly-supervised semantic segmentation framework for histopathological images based on image-mixing synthesis and consistency regularization, dubbed HisynSeg. Specifically, synthesized histopathological images with pixel-level masks are generated for fully-supervised model training, where two synthesis strategies are proposed based on Mosaic transformation and B\'ezier mask generation. Besides, an image filtering module is developed to guarantee the authenticity of the synthesized images. In order to further avoid the model overfitting to the occasional synthesis artifacts, we additionally propose a novel self-supervised consistency regularization, which enables the real images without segmentation masks to supervise the training of the segmentation model. By integrating the proposed techniques, the HisynSeg framework successfully transforms the weakly-supervised semantic segmentation problem into a fully-supervised one, greatly improving the segmentation accuracy. Experimental results on three datasets prove that the proposed method achieves a state-of-the-art performance. Code is available at https://github.com/Vison307/HisynSeg.
• Abstract（参考訳）: 組織的セグメンテーションは、計算病理学における重要なタスクの1つである。 ピクセルレベルのアノテーションの高価な取得を避けるため、クラスアクティベーションマップ(CAM)を弱教師付き学習方式で導入し、ピクセルレベルの組織セグメンテーションを実現する。 しかし、CAMベースの手法は、過剰な活性化と過剰な活性化の問題に悩まされがちであり、セグメンテーション性能は低下する。 この問題を解決するために,HiynSegと呼ばれる画像混合合成と整合性正規化に基づく病理画像の弱教師付き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フレームワークを提案する。 具体的には,モザイク変換とB'ezierマスク生成に基づく2つの合成戦略を提案する。 また、合成画像の信頼性を保証するために、画像フィルタリングモジュールを開発する。 時折合成アーティファクトに過度に適合するモデルを回避するため,セグメント化マスクを使わずに実際の画像がセグメント化モデルの訓練を監督できる,自己教師付き整合正則化を新たに提案する。 提案手法を統合することで、HiynSegフレームワークは弱教師付きセマンティックセマンティックセマンティクス問題を完全教師付きセマンティクスに変換し、セマンティクスの精度を大幅に向上させる。 3つのデータセットに対する実験結果から,提案手法が最先端の性能を達成できることが証明された。 コードはhttps://github.com/Vison307/HisynSegで入手できる。

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