論文の概要: A Prototype-Guided Coarse Annotations Refining Approach for Whole Slide Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19407v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 07:34:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:25.333333
• Title: A Prototype-Guided Coarse Annotations Refining Approach for Whole Slide Images
• Title（参考訳）: 全スライド画像に対するプロトタイプガイド付き粗いアノテーション修正手法
• Authors: Bingjian Yao, Weiping Lin, Yan He, Zheng Wang, Liangsheng Wang,
• Abstract要約: スライド画像全体における微粒なアノテーションは、様々な病理領域の境界を示す。 粗いアノテーションを精錬する既存の方法は、広範囲のトレーニングサンプルやクリーンなデータセットに頼っていることが多い。 本稿ではプロトタイプ誘導方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.562061988943637
• License:
• Abstract: The fine-grained annotations in whole slide images (WSIs) show the boundaries of various pathological regions. However, generating such detailed annotation is often costly, whereas the coarse annotations are relatively simpler to produce. Existing methods for refining coarse annotations often rely on extensive training samples or clean datasets, and fail to capture both intra-slide and inter-slide latent sematic patterns, limiting their precision. In this paper, we propose a prototype-guided approach. Specifically, we introduce a local-to-global approach to construct non-redundant representative prototypes by jointly modeling intra-slide local semantics and inter-slide contextual relationships. Then a prototype-guided pseudo-labeling module is proposed for refining coarse annotations. Finally, we employ dynamic data sampling and re-finetuning strategy to train a patch classifier. Extensive experiments on three publicly available WSI datasets, covering lymph, liver, and colorectal cancers, demonstrate that our method significantly outperforms existing state-of-the-art (SOTA) methods. The code will be available.
• Abstract（参考訳）: スライド画像全体(WSI)の細かいアノテーションは、様々な病理領域の境界を示す。 しかし、このような詳細なアノテーションの生成はコストがかかることが多いが、粗いアノテーションは比較的簡単に作成できる。 既存の粗いアノテーションの精錬方法は、広範囲のトレーニングサンプルやクリーンなデータセットに依存しており、スライド内およびスライド間潜在セマティックパターンの両方をキャプチャできず、精度を制限している。 本稿ではプロトタイプ誘導方式を提案する。 具体的には、スライディング内局所意味論とスライディング間文脈関係を共同でモデル化することにより、非冗長な代表プロトタイプを構築するための局所的-言語的アプローチを提案する。 次に、粗いアノテーションを精錬するために、プロトタイプ誘導擬似ラベルモジュールを提案する。 最後に、動的データサンプリングと再ファインタニング戦略を用いて、パッチ分類器を訓練する。 リンパ節癌,肝癌,大腸癌の3つのWSIデータセットに対する大規模な実験により,本手法が既存のSOTA法を著しく上回ることを示した。 コードは利用可能です。

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