論文の概要: Exploring visual language models as a powerful tool in the diagnosis of Ewing Sarcoma

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08042v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 11:47:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:26:48.988868
• Title: Exploring visual language models as a powerful tool in the diagnosis of Ewing Sarcoma
• Title（参考訳）: Ewing Sarcoma 診断における強力なツールとしての視覚言語モデルの検討
• Authors: Alvaro Pastor-Naranjo, Pablo Meseguer, Rocío del Amor, Jose Antonio Lopez-Guerrero, Samuel Navarro, Katia Scotlandi, Antonio Llombart-Bosch, Isidro Machado, Valery Naranjo,
• Abstract要約: ユーイング肉腫(Ewing's sarcoma, ES)は、特に青年期において重要な健康上の問題である。 本研究では,他の軟部組織や骨肉腫とESを区別するための各種事前訓練戦略の特徴抽出能力について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3214062642132869
• License:
• Abstract: Ewing's sarcoma (ES), characterized by a high density of small round blue cells without structural organization, presents a significant health concern, particularly among adolescents aged 10 to 19. Artificial intelligence-based systems for automated analysis of histopathological images are promising to contribute to an accurate diagnosis of ES. In this context, this study explores the feature extraction ability of different pre-training strategies for distinguishing ES from other soft tissue or bone sarcomas with similar morphology in digitized tissue microarrays for the first time, as far as we know. Vision-language supervision (VLS) is compared to fully-supervised ImageNet pre-training within a multiple instance learning paradigm. Our findings indicate a substantial improvement in diagnostic accuracy with the adaption of VLS using an in-domain dataset. Notably, these models not only enhance the accuracy of predicted classes but also drastically reduce the number of trainable parameters and computational costs.
• Abstract（参考訳）: Ewing's sarcoma (ES) は, 10歳から19歳までの青年期において, 構造組織を持たない小球状青色細胞の密度が高いことが特徴である。 病理画像の自動解析のための人工知能ベースのシステムは,ESの正確な診断に寄与することが期待されている。 本研究は, デジタル組織マイクロアレイにおいて, ESと他の軟部組織, 骨肉腫を識別するための各種事前訓練戦略の特徴抽出能力について検討した。 視覚言語監視(VLS)は、複数のインスタンス学習パラダイム内で、完全に教師されたImageNet事前トレーニングと比較される。 本研究は,領域内データセットを用いたVLSの適応による診断精度の大幅な向上を示唆するものである。 特に、これらのモデルは予測クラスの精度を高めるだけでなく、トレーニング可能なパラメータの数や計算コストを大幅に削減する。

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