論文の概要: LadderMIL: Multiple Instance Learning with Coarse-to-Fine Self-Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02707v3
• Date: Mon, 19 May 2025 16:25:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.427116
• Title: LadderMIL: Multiple Instance Learning with Coarse-to-Fine Self-Distillation
• Title（参考訳）: LadderMIL: 粗大な自己蒸留による複数インスタンス学習
• Authors: Shuyang Wu, Yifu Qiu, Ines P. Nearchou, Sandrine Prost, Jonathan A. Fallowfield, David J. Harrison, Hakan Bilen, Timothy J. Kendall,
• Abstract要約: 計算病理学における全スライド画像(WSI)解析のための多重インスタンス学習(MIL)は、しばしばインスタンスレベルの学習を無視する。 本稿では,(1)インスタンスレベルの監視と(2)バッグレベルでのインスタンス間コンテキスト情報学習という2つの観点からMILを改善するためのフレームワークであるLadderMILを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.70126694860468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiple Instance Learning (MIL) for whole slide image (WSI) analysis in computational pathology often neglects instance-level learning as supervision is typically provided only at the bag level. In this work, we present LadderMIL, a framework designed to improve MIL through two perspectives: (1) employing instance-level supervision and (2) learning inter-instance contextual information at bag level. Firstly, we propose a novel Coarse-to-Fine Self-Distillation (CFSD) paradigm that probes and distils a network trained with bag-level information to adaptively obtain instance-level labels which could effectively provide the instance-level supervision for the same network in a self-improving way. Secondly, to capture inter-instance contextual information in WSI, we propose a Contextual Ecoding Generator (CEG), which encodes the contextual appearance of instances within a bag. We also theoretically and empirically prove the instance-level learnability of CFSD. Our LadderMIL is evaluated on multiple clinically relevant benchmarking tasks including breast cancer receptor status classification, multi-class subtype classification, tumour classification, and prognosis prediction. Average improvements of 8.1%, 11% and 2.4% in AUC, F1-score, and C-index, respectively, are demonstrated across the five benchmarks, compared to the best baseline.
• Abstract（参考訳）: 計算病理学における全スライド画像(WSI)解析のための多重インスタンス学習(MIL)は、典型的にはバッグレベルでのみ提供されるため、しばしばインスタンスレベルの学習を無視する。 本稿では,(1)インスタンスレベルの監視と(2)バッグレベルでのインスタンス間コンテキスト情報学習という,MILを改善するためのフレームワークであるLadderMILを紹介する。 まず、バッグレベルの情報で訓練されたネットワークを探索・消耗し、インスタンスレベルのラベルを適応的に取得し、同一ネットワークのインスタンスレベルの監視を効果的に自己改善的に提供できる新しいCFSD(Coarse-to-Fine Self-Distillation)パラダイムを提案する。 第2に、WSIにおけるインスタンス間コンテキスト情報をキャプチャするために、バッグ内のインスタンスのコンテキストの外観を符号化するコンテキストエンコード生成器(CEG)を提案する。 また,CFSDのインスタンスレベルの学習性についても理論的,実証的に検証した。 我々のLadderMILは、乳がん受容体のステータス分類、マルチクラスサブタイプ分類、腫瘍分類、予後予測など、臨床的に関係のある複数のベンチマークタスクで評価されている。 AUCでは平均8.1%,11%,2.4%,F1スコア,Cインデックスでは5つのベンチマークで最高のベースラインに対してそれぞれ改善が示された。

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