論文の概要: ActiveSSF: An Active-Learning-Guided Self-Supervised Framework for Long-Tailed Megakaryocyte Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08200v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 08:24:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 18:10:00.910622
• Title: ActiveSSF: An Active-Learning-Guided Self-Supervised Framework for Long-Tailed Megakaryocyte Classification
• Title（参考訳）: ActiveSSF: 長期のMegakaryocyte分類のためのアクティブラーニングガイド付きセルフスーパービジョンフレームワーク
• Authors: Linghao Zhuang, Ying Zhang, Gege Yuan, Xingyue Zhao, Zhiping Jiang,
• Abstract要約: 本研究では,能動学習と自己教師付き事前学習を統合したActiveSSFフレームワークを提案する。 臨床用巨核球データセットによる実験結果から,ActiveSSFは最先端の性能を発揮することが示された。 さらなる研究を促進するため、コードとデータセットは将来的に一般公開される予定だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6535793744942318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Precise classification of megakaryocytes is crucial for diagnosing myelodysplastic syndromes. Although self-supervised learning has shown promise in medical image analysis, its application to classifying megakaryocytes in stained slides faces three main challenges: (1) pervasive background noise that obscures cellular details, (2) a long-tailed distribution that limits data for rare subtypes, and (3) complex morphological variations leading to high intra-class variability. To address these issues, we propose the ActiveSSF framework, which integrates active learning with self-supervised pretraining. Specifically, our approach employs Gaussian filtering combined with K-means clustering and HSV analysis (augmented by clinical prior knowledge) for accurate region-of-interest extraction; an adaptive sample selection mechanism that dynamically adjusts similarity thresholds to mitigate class imbalance; and prototype clustering on labeled samples to overcome morphological complexity. Experimental results on clinical megakaryocyte datasets demonstrate that ActiveSSF not only achieves state-of-the-art performance but also significantly improves recognition accuracy for rare subtypes. Moreover, the integration of these advanced techniques further underscores the practical potential of ActiveSSF in clinical settings. To foster further research, the code and datasets will be publicly released in the future.
• Abstract（参考訳）: 骨髄異形成症候群の診断には巨核球の精密な分類が重要である。 自己教師型学習は, 医用画像解析において有望であるが, 染色スライス中の巨核球の分類への応用には, 1) 細胞の詳細を隠蔽する広範背景ノイズ, (2) 稀なサブタイプのデータを制限する長い尾分布, (3) クラス内変動をもたらす複雑な形態変化の3つの課題がある。 これらの課題に対処するために,能動学習と自己教師付き事前学習を統合したActiveSSFフレームワークを提案する。 具体的には,K-meansクラスタリングとHSV分析を併用したガウスフィルタを用いて,関心領域抽出,クラス不均衡を軽減するために類似度閾値を動的に調整する適応型サンプル選択機構,およびラベル付きサンプルのプロトタイプクラスタリングを用いて,形態的複雑性を克服する。 臨床メガカリーサイトデータセットによる実験結果から,ActiveSSFは最先端の性能を達成できるだけでなく,稀なサブタイプの認識精度も著しく向上することが示された。 さらに, これらの技術の統合は, 臨床現場におけるActiveSSFの実用的可能性をさらに浮き彫りにする。 さらなる研究を促進するため、コードとデータセットは将来的に一般公開される予定だ。

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