論文の概要: Leveraging Spatial Context for Positive Pair Sampling in Histopathology Image Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05170v2
• Date: Mon, 21 Jul 2025 05:36:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 18:47:38.863717
• Title: Leveraging Spatial Context for Positive Pair Sampling in Histopathology Image Representation Learning
• Title（参考訳）: 病理画像表現学習における肯定的ペアサンプリングのための空間文脈の活用
• Authors: Willmer Rafell Quinones Robles, Sakonporn Noree, Young Sin Ko, Bryan Wong, Jongwoo Kim, Mun Yong Yi,
• Abstract要約: 複数のインスタンス学習と自己教師型学習が、従来のアノテーションベースの手法に代わる有望な代替手段として登場した。 本稿では,空間に隣接したパッチの形態的コヒーレンスを活用することでSSLを強化する空間文脈駆動型正対サンプリング戦略を提案する。 本手法は,Barlow Twins,BYOL,VICReg,DINOv2など,既存のSSLフレームワークと互換性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0451307225357427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has shown strong potential in cancer classification from whole-slide images (WSIs), but the need for extensive expert annotations often limits its success. Annotation-free approaches, such as multiple instance learning (MIL) and self-supervised learning (SSL), have emerged as promising alternatives to traditional annotation-based methods. However, conventional SSL methods typically rely on synthetic data augmentations, which may fail to capture the spatial structure critical to histopathology. In this work, we propose a spatial context-driven positive pair sampling strategy that enhances SSL by leveraging the morphological coherence of spatially adjacent patches within WSIs. Our method is modular and compatible with established joint embedding SSL frameworks, including Barlow Twins, BYOL, VICReg, and DINOv2. We evaluate its effectiveness on both slide-level classification using MIL and patch-level linear probing. Experiments across four datasets demonstrate consistent performance improvements, with accuracy gains of 5\% to 10\% compared to standard augmentation-based sampling. These findings highlight the value of spatial context in improving representation learning for computational pathology and provide a biologically meaningful enhancement for pretraining models in annotation-limited settings. The code is available at https://anonymous.4open.science/r/contextual-pairs-E72F/.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は、全スライド画像(WSI)からがんの分類に強い可能性を示しているが、広範な専門家のアノテーションの必要性は、しばしばその成功を妨げている。 複数のインスタンス学習(MIL)や自己教師付き学習(SSL)といったアノテーションなしのアプローチが、従来のアノテーションベースの手法に代わる有望な代替手段として登場した。 しかし、従来のSSL法は一般的に人工的なデータ拡張に依存しており、それは病理学上重要な空間構造を捉えるのに失敗する可能性がある。 本稿では,WSI 内の空間隣接パッチの形態的コヒーレンスを利用して,SSL を強化する空間文脈駆動型正対サンプリング戦略を提案する。 本手法は,Barlow Twins,BYOL,VICReg,DINOv2など,既存のSSLフレームワークと互換性がある。 MILとパッチレベルの線形探索によるスライドレベル分類の有効性を評価する。 4つのデータセットにわたる実験では、標準的な拡張ベースのサンプリングと比較して、精度が5\%から10\%向上した、一貫したパフォーマンス改善が示されている。 これらの知見は,計算病理学における表現学習の改善における空間的文脈の価値を強調し,アノテーションに制限された環境下での事前学習モデルに対する生物学的に有意義な強化を提供する。 コードはhttps://anonymous.4open.science/r/contextual-pairs-E72F/で公開されている。

関連論文リスト

• Dual Guidance Semi-Supervised Action Detection [71.45023660211145]
  空間的時間的行動局在化のための半教師付きアプローチを提案する。 より優れた擬似有界ボックスを選択するための二重誘導ネットワークを導入する。 本フレームワークは,拡張画像に基づく半教師付きベースラインよりも優れた結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-28T18:08:36Z)
• Contrastive Learning with Synthetic Positives [11.932323457691945]
  近隣住民との対比学習は、最も効率的な自己教師付き学習(SSL)技術の1つであることが証明されている。 本稿では,NCLP(Contrastive Learning with Synthetic Positives)という新しいアプローチを提案する。 NCLPは、無条件拡散モデルによって生成された合成画像を利用して、モデルが多様な正から学ぶのに役立つ追加の正として利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T01:47:43Z)
• ItTakesTwo: Leveraging Peer Representations for Semi-supervised LiDAR Semantic Segmentation [24.743048965822297]
  本稿では,ItTakesTwo (IT2) と呼ばれる半教師付きLiDARセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。 IT2は、ピアLiDAR表現からの一貫性のある予測を保証するために設計されており、一貫性学習における摂動効率を改善する。 その結果,本手法は従来のSOTA法よりも顕著に改善されていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T18:26:53Z)
• Semi-Supervised Class-Agnostic Motion Prediction with Pseudo Label Regeneration and BEVMix [59.55173022987071]
  クラス非依存動作予測のための半教師あり学習の可能性について検討する。 我々のフレームワークは一貫性に基づく自己学習パラダイムを採用しており、ラベルのないデータからモデルを学習することができる。 本手法は,弱さと完全教師付き手法に匹敵する性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T09:32:50Z)
• NearbyPatchCL: Leveraging Nearby Patches for Self-Supervised Patch-Level Multi-Class Classification in Whole-Slide Images [10.8479107614771]
  全スライディング画像(WSI)解析は、がんの診断と治療において重要な役割を担っている。 本稿では,新しい自己教師型学習手法であるNearby Patch Contrastive Learning(NearbyPatchCL)を紹介する。 本手法は,トップ1分類精度87.56%で,教師付きベースラインと最先端SSL法を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T18:24:44Z)
• Improving Representation Learning for Histopathologic Images with Cluster Constraints [31.426157660880673]
  自己教師型学習(SSL)事前学習戦略が,現実的な代替手段として浮上している。 転送可能な表現学習と意味的に意味のあるクラスタリングのためのSSLフレームワークを導入する。 我々の手法は、下流の分類やクラスタリングタスクにおいて一般的なSSLメソッドよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T21:20:44Z)
• Spatiotemporal Self-supervised Learning for Point Clouds in the Wild [65.56679416475943]
  空間領域と時間領域の両方で正のペアを利用するSSL戦略を導入する。 2つの大規模LiDARデータセット上で,自己教師型トレーニングによって実施した広範囲な実験を通じて,このアプローチのメリットを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T18:06:22Z)
• Active Learning Enhances Classification of Histopathology Whole Slide Images with Attention-based Multiple Instance Learning [48.02011627390706]
  我々は、注意に基づくMILをトレーニングし、データセット内の各画像に対する信頼度を算出し、専門家のアノテーションに対して最も不確実なWSIを選択する。 新たな注意誘導損失により、各クラスにアノテートされた領域がほとんどない、トレーニングされたモデルの精度が向上する。 将来的には、病理組織学における癌分類の臨床的に関連する文脈において、MILモデルのトレーニングに重要な貢献をする可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T15:18:58Z)
• Intra-class Adaptive Augmentation with Neighbor Correction for Deep Metric Learning [99.14132861655223]
  深層学習のためのクラス内適応拡張(IAA)フレームワークを提案する。 クラスごとのクラス内変動を合理的に推定し, 適応型合成試料を生成し, 硬質試料の採掘を支援する。 本手法は,検索性能の最先端手法を3%～6%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T14:52:38Z)
• Patient-level Microsatellite Stability Assessment from Whole Slide Images By Combining Momentum Contrast Learning and Group Patch Embeddings [6.40476282000118]
  現在のアプローチでは、WSIから抽出された小さなパッチを最初に分類することで、WSIの高分解能をバイパスしている。 本稿では,WSI の高分解能情報を活用したパッチ埋め込みのモーメントコントラスト学習手法を提案する。 本手法は, パッチレベルの分類法や患者レベルの集計法と比較して, 最大で7.4%精度が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T16:31:43Z)
• GSMFlow: Generation Shifts Mitigating Flow for Generalized Zero-Shot Learning [55.79997930181418]
  Generalized Zero-Shot Learningは、目に見えないクラスから見えないクラスに意味的な知識を移すことで、目に見えないクラスと見えないクラスの両方から画像を認識することを目的としている。 生成モデルの利点を生かして、見学したクラスから学んだ知識に基づいて、現実的な見知らぬサンプルを幻覚させることは、有望な解決策である。 本研究では,複数の条件付きアフィン結合層からなるフローベース生成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T04:04:37Z)
• DGMIL: Distribution Guided Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification [9.950131528559211]
  本稿では,WSI分類と正のパッチローカライゼーションのための機能分布ガイド付きディープMILフレームワークを提案する。 CAMELYON16 データセットと TCGA Lung Cancer データセットを用いた実験により,本手法はグローバルな分類と正のパッチローカライゼーションの両タスクにおいて,新たな SOTA を実現することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T16:04:30Z)
• Collaborative Intelligence Orchestration: Inconsistency-Based Fusion of Semi-Supervised Learning and Active Learning [60.26659373318915]
  アクティブラーニング(AL)と半教師付きラーニング(SSL)は2つの効果があるが、しばしば孤立している。 本稿では、SSL-ALの潜在的な優位性をさらに調査するために、革新的な一貫性に基づく仮想aDvErialアルゴリズムを提案する。 2つの実世界のケーススタディは、提案したデータサンプリングアルゴリズムの適用と展開の実践的な産業価値を可視化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T13:28:43Z)
• Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review [50.71341657322391]
  ラベルなしサンプルを多用する新たなパラダイムとして,自己教師型学習が登場している。 SSLを用いたグラフニューラルネットワーク(GNNs)のトレーニング方法の統一レビューを提供します。 gnnに対するssl手法の処理は,様々な手法の類似性と相違に光を当て,新しい手法やアルゴリズムの開発段階を定めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T03:43:45Z)
• On Data-Augmentation and Consistency-Based Semi-Supervised Learning [77.57285768500225]
  最近提案された整合性に基づく半教師付き学習(SSL)手法は,複数のSSLタスクにおいて最先端技術である。 これらの進歩にもかかわらず、これらの手法の理解はまだ比較的限られている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-18T10:12:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。