論文の概要: Domain-incremental White Blood Cell Classification with Privacy-aware Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19819v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 16:30:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:51:08.890712
• Title: Domain-incremental White Blood Cell Classification with Privacy-aware Continual Learning
• Title（参考訳）: プライバシーを意識した連続学習を用いたドメインインクリメンタルな白血球分類
• Authors: Pratibha Kumari, Afshin Bozorgpour, Daniel Reisenbüchler, Edgar Jost, Martina Crysandt, Christian Matek, Dorit Merhof,
• Abstract要約: 本稿では, WBC分類の基礎モデルにおける忘れを防止すべく, 再生型連続学習(CL)戦略を提案する。 本手法では,プライバシ保護リプレイを可能にするために,過去のデータを合成潜在表現で模倣するために軽量なジェネレータを用いる。 本研究は, 臨床現場における信頼性の高いWBC分類の実践的解決法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.053782081947358
• License:
• Abstract: White blood cell (WBC) classification plays a vital role in hematology for diagnosing various medical conditions. However, it faces significant challenges due to domain shifts caused by variations in sample sources (e.g., blood or bone marrow) and differing imaging conditions across hospitals. Traditional deep learning models often suffer from catastrophic forgetting in such dynamic environments, while foundation models, though generally robust, experience performance degradation when the distribution of inference data differs from that of the training data. To address these challenges, we propose a generative replay-based Continual Learning (CL) strategy designed to prevent forgetting in foundation models for WBC classification. Our method employs lightweight generators to mimic past data with a synthetic latent representation to enable privacy-preserving replay. To showcase the effectiveness, we carry out extensive experiments with a total of four datasets with different task ordering and four backbone models including ResNet50, RetCCL, CTransPath, and UNI. Experimental results demonstrate that conventional fine-tuning methods degrade performance on previously learned tasks and struggle with domain shifts. In contrast, our continual learning strategy effectively mitigates catastrophic forgetting, preserving model performance across varying domains. This work presents a practical solution for maintaining reliable WBC classification in real-world clinical settings, where data distributions frequently evolve.
• Abstract（参考訳）: 白血球分類(WBC)は、血液学において様々な疾患の診断において重要な役割を担っている。 しかし、サンプルソース(例えば、血液や骨髄)の変化によるドメインシフトや、病院全体の画像条件の相違により、大きな課題に直面している。 従来のディープラーニングモデルは、そのような動的環境における破滅的な忘れ込みに悩まされることが多いが、基礎モデルは、一般的には堅牢ではあるが、推論データの分布がトレーニングデータと異なる場合、パフォーマンス劣化を経験する。 これらの課題に対処するために、WBC分類の基礎モデルにおける忘れを防止すべく、生成的再生型連続学習(CL)戦略を提案する。 本手法では,プライバシ保護リプレイを可能にするために,過去のデータを合成潜在表現で模倣するために軽量なジェネレータを用いる。 この効果を示すために,タスク順序の異なる4つのデータセットと,ResNet50,RetCCL,CTransPath,UNIの4つのバックボーンモデルを用いて,広範な実験を行った。 実験結果から,従来の微調整手法は学習済みのタスクの性能を低下させ,ドメインシフトに苦しむことを示した。 対照的に、我々の継続的な学習戦略は破滅的な忘れを効果的に軽減し、様々な領域にわたるモデル性能を保ちます。 本研究は,データ分散が頻繁に進行する実環境において,信頼性の高いWBC分類を維持するための実用的なソリューションを提案する。

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