論文の概要: The Role of Graph-based MIL and Interventional Training in the Generalization of WSI Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19048v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 11:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:00:23.919188
• Title: The Role of Graph-based MIL and Interventional Training in the Generalization of WSI Classifiers
• Title（参考訳）: WSI分類器の一般化におけるグラフベースMILとインターベンショナルトレーニングの役割
• Authors: Rita Pereira, M. Rita Verdelho, Catarina Barata, Carlos Santiago,
• Abstract要約: 病理スライドの高解像度デジタルスキャンを含むWSI(Whole Slide Imaging)は、がん診断のゴールドスタンダードとなっている。 ギガピクセルの解像度と注釈付きデータセットの不足は、ディープラーニングモデルの課題を示している。 WSI 分類のための新しいフレームワークである Graph-based Multiple Instance Learning with Interventional Training (GMIL-IT) を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.867734798489037
• License:
• Abstract: Whole Slide Imaging (WSI), which involves high-resolution digital scans of pathology slides, has become the gold standard for cancer diagnosis, but its gigapixel resolution and the scarcity of annotated datasets present challenges for deep learning models. Multiple Instance Learning (MIL), a widely-used weakly supervised approach, bypasses the need for patch-level annotations. However, conventional MIL methods overlook the spatial relationships between patches, which are crucial for tasks such as cancer grading and diagnosis. To address this, graph-based approaches have gained prominence by incorporating spatial information through node connections. Despite their potential, both MIL and graph-based models are vulnerable to learning spurious associations, like color variations in WSIs, affecting their robustness. In this dissertation, we conduct an extensive comparison of multiple graph construction techniques, MIL models, graph-MIL approaches, and interventional training, introducing a new framework, Graph-based Multiple Instance Learning with Interventional Training (GMIL-IT), for WSI classification. We evaluate their impact on model generalization through domain shift analysis and demonstrate that graph-based models alone achieve the generalization initially anticipated from interventional training. Our code is available here: github.com/ritamartinspereira/GMIL-IT
• Abstract（参考訳）: 病理スライドの高解像度デジタルスキャンを含むWSI(Whole Slide Imaging)は、がん診断のゴールドスタンダードとなっているが、そのギガピクセルの解像度と注釈付きデータセットの不足は、ディープラーニングモデルの課題を示している。 広く使われている弱い教師付きアプローチであるMIL(Multiple Instance Learning)は、パッチレベルのアノテーションの必要性を回避している。 しかし,従来のMIL法では,がんの診断や診断などの作業に欠かせないパッチ間の空間的関係を見落としている。 これを解決するために,ノード接続を介して空間情報を組み込んだグラフベースのアプローチが注目されている。 それらの可能性にもかかわらず、MILとグラフベースのモデルの両方は、WSIの色の変化のような急激な関連の学習に脆弱であり、その堅牢性に影響を与える。 この論文では、WSI分類のためのグラフベースのMultiple Instance Learning with Interventional Training(GMIL-IT)という新しいフレームワークを導入し、複数のグラフ構築手法、MILモデル、グラフ-MILアプローチ、介入訓練を広範囲に比較する。 ドメインシフト解析によるモデル一般化に対するそれらの影響を評価し、グラフベースモデルだけでは、介入訓練から予想される一般化を実現することを実証する。 私たちのコードは、github.com/ritamartinspereira/GMIL-ITで利用可能です。

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