論文の概要: Revisiting Automatic Data Curation for Vision Foundation Models in Digital Pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18709v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:23:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:35:37.324050
• Title: Revisiting Automatic Data Curation for Vision Foundation Models in Digital Pathology
• Title（参考訳）: デジタル病理における視覚基盤モデルのための自動データキュレーションの再検討
• Authors: Boqi Chen, Cédric Vincent-Cuaz, Lydia A. Schoenpflug, Manuel Madeira, Lisa Fournier, Vaishnavi Subramanian, Sonali Andani, Samuel Ruiperez-Campillo, Julia E. Vogt, Raphaëlle Luisier, Dorina Thanou, Viktor H. Koelzer, Pascal Frossard, Gabriele Campanella, Gunnar Rätsch,
• Abstract要約: 視覚基盤モデル(FM)は、全スライディング画像から抽出された高度に異質なタイルの組織学的特徴を表現することを学ぶ。 タイルレベルでの教師なし自動データキュレーションの可能性について検討し,3億5000万個のタイルを考慮に入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.34847597178388
• License:
• Abstract: Vision foundation models (FMs) are accelerating the development of digital pathology algorithms and transforming biomedical research. These models learn, in a self-supervised manner, to represent histological features in highly heterogeneous tiles extracted from whole-slide images (WSIs) of real-world patient samples. The performance of these FMs is significantly influenced by the size, diversity, and balance of the pre-training data. However, data selection has been primarily guided by expert knowledge at the WSI level, focusing on factors such as disease classification and tissue types, while largely overlooking the granular details available at the tile level. In this paper, we investigate the potential of unsupervised automatic data curation at the tile-level, taking into account 350 million tiles. Specifically, we apply hierarchical clustering trees to pre-extracted tile embeddings, allowing us to sample balanced datasets uniformly across the embedding space of the pretrained FM. We further identify these datasets are subject to a trade-off between size and balance, potentially compromising the quality of representations learned by FMs, and propose tailored batch sampling strategies to mitigate this effect. We demonstrate the effectiveness of our method through improved performance on a diverse range of clinically relevant downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: ビジョンファウンデーションモデル(FM)は、デジタル病理アルゴリズムの開発と生体医学研究の変容を加速している。 これらのモデルは、実世界の患者サンプルの全スライディング画像(WSI)から抽出した、高度に異質なタイルの組織学的特徴を表現するために、自己監督的な方法で学習する。 これらのFMの性能は、事前学習データのサイズ、多様性、バランスに大きく影響される。 しかし、データ選択は、主にWSIレベルの専門家の知識によって導かれ、病気の分類や組織型などの要因に焦点を当て、タイルレベルで利用できる詳細な詳細を概ね見落としている。 本稿では,3億5000万個のタイルを考慮に入れ,タイルレベルでの教師なし自動データキュレーションの可能性について検討する。 具体的には、階層的なクラスタリング木を事前抽出したタイル埋め込みに適用し、事前訓練されたFMの埋め込み空間全体にわたってバランスの取れたデータセットを均一にサンプリングすることができる。 さらに、これらのデータセットは、サイズとバランスのトレードオフの対象であり、FMが学習した表現の質を損なう可能性があり、この効果を緩和するための調整されたバッチサンプリング戦略を提案する。 本手法の有効性を,臨床関連課題の多種多様さで評価し,その有効性を実証する。

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