論文の概要: CellViT++: Energy-Efficient and Adaptive Cell Segmentation and Classification Using Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05269v1
- Date: Thu, 09 Jan 2025 14:26:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-10 14:00:01.694217
- Title: CellViT++: Energy-Efficient and Adaptive Cell Segmentation and Classification Using Foundation Models
- Title（参考訳）: CellViT++: 基礎モデルを用いたエネルギー効率の良い適応型セルセグメンテーションと分類
- Authors: Fabian Hörst, Moritz Rempe, Helmut Becker, Lukas Heine, Julius Keyl, Jens Kleesiek,
- Abstract要約: $textCellViTscriptstyle ++$は、デジタル病理学における一般化された細胞セグメンテーションのためのフレームワークである。
$textCellViTscriptstyle ++$は、ユーザフレンドリで、ビジュアライゼーションとアノテーションのためのWebベースのインターフェースを備えたオープンソースのフレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7674154313605157
- License:
- Abstract: Digital Pathology is a cornerstone in the diagnosis and treatment of diseases. A key task in this field is the identification and segmentation of cells in hematoxylin and eosin-stained images. Existing methods for cell segmentation often require extensive annotated datasets for training and are limited to a predefined cell classification scheme. To overcome these limitations, we propose $\text{CellViT}^{{\scriptscriptstyle ++}}$, a framework for generalized cell segmentation in digital pathology. $\text{CellViT}^{{\scriptscriptstyle ++}}$ utilizes Vision Transformers with foundation models as encoders to compute deep cell features and segmentation masks simultaneously. To adapt to unseen cell types, we rely on a computationally efficient approach. It requires minimal data for training and leads to a drastically reduced carbon footprint. We demonstrate excellent performance on seven different datasets, covering a broad spectrum of cell types, organs, and clinical settings. The framework achieves remarkable zero-shot segmentation and data-efficient cell-type classification. Furthermore, we show that $\text{CellViT}^{{\scriptscriptstyle ++}}$ can leverage immunofluorescence stainings to generate training datasets without the need for pathologist annotations. The automated dataset generation approach surpasses the performance of networks trained on manually labeled data, demonstrating its effectiveness in creating high-quality training datasets without expert annotations. To advance digital pathology, $\text{CellViT}^{{\scriptscriptstyle ++}}$ is available as an open-source framework featuring a user-friendly, web-based interface for visualization and annotation. The code is available under https://github.com/TIO-IKIM/CellViT-plus-plus.
- Abstract（参考訳）: デジタル病理学は疾患の診断と治療の基盤となっている。
この分野での重要な課題は、ヘマトキシリンおよびエオシン染色画像中の細胞の同定とセグメンテーションである。
既存の細胞セグメンテーションの方法は、トレーニングのために広範囲な注釈付きデータセットを必要とすることが多く、事前に定義された細胞分類スキームに限られる。
これらの制限を克服するために、デジタル病理学における一般化セルセグメンテーションのためのフレームワークである$\text{CellViT}^{{\scriptstyle ++}}$を提案する。
$\text{CellViT}^{{\scriptstyle ++}}$は、ディープセル機能とセグメンテーションマスクを同時に計算するために、基礎モデルをエンコーダとしてVision Transformerを使用する。
未確認の細胞タイプに適応するためには、計算効率のよいアプローチに頼る。
トレーニングには最小限のデータが必要で、炭素フットプリントが大幅に削減される。
7つの異なるデータセットで優れた性能を示し, 細胞の種類, 臓器, 臨床設定の幅広い範囲をカバーする。
このフレームワークは、顕著なゼロショットセグメンテーションと、データ効率のよいセルタイプ分類を実現する。
さらに、$\text{CellViT}^{{\scriptscriptstyle ++}}$は、免疫蛍光染色を利用して、病理医のアノテーションを必要とせずにトレーニングデータセットを生成することができることを示す。
自動データセット生成アプローチは、手動でラベル付けされたデータでトレーニングされたネットワークのパフォーマンスを超越し、エキスパートアノテーションなしで高品質なトレーニングデータセットを作成する効果を実証する。
デジタル病理を前進させるために、$\text{CellViT}^{{\scriptscriptstyle ++}}$は、ユーザフレンドリーで、視覚化とアノテーションのためのWebベースのインターフェースを備えたオープンソースフレームワークとして利用可能である。
コードはhttps://github.com/TIO-IKIM/CellViT++で入手できる。
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