論文の概要: Priority-Aware Clinical Pathology Hierarchy Training for Multiple Instance Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20469v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 11:48:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 13:02:07.687591
• Title: Priority-Aware Clinical Pathology Hierarchy Training for Multiple Instance Learning
• Title（参考訳）: 複数症例学習のための優先性を考慮した臨床病理階層学習
• Authors: Sungrae Hong, Kyungeun Kim, Juhyeon Kim, Sol Lee, Jisu Shin, Chanjae Song, Mun Yong Yi,
• Abstract要約: 本稿では,垂直階層と水平階層の2つの階層を用いて優先度問題に対処する手法を提案する。 提案手法は, 各階層レベルでのMIL予測を整列させ, トレーニング中に暗黙的な特徴の再使用性を用いて, 同一レベルにおける臨床的により深刻な授業を促進する。 実世界の患者データを用いて実験したところ、提案手法は誤診を効果的に低減し、多種多様なシナリオにおいてより重要な症状を優先する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.119970053489523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiple Instance Learning (MIL) is increasingly being used as a support tool within clinical settings for pathological diagnosis decisions, achieving high performance and removing the annotation burden. However, existing approaches for clinical MIL tasks have not adequately addressed the priority issues that exist in relation to pathological symptoms and diagnostic classes, causing MIL models to ignore priority among classes. To overcome this clinical limitation of MIL, we propose a new method that addresses priority issues using two hierarchies: vertical inter-hierarchy and horizontal intra-hierarchy. The proposed method aligns MIL predictions across each hierarchical level and employs an implicit feature re-usability during training to facilitate clinically more serious classes within the same level. Experiments with real-world patient data show that the proposed method effectively reduces misdiagnosis and prioritizes more important symptoms in multiclass scenarios. Further analysis verifies the efficacy of the proposed components and qualitatively confirms the MIL predictions against challenging cases with multiple symptoms.
• Abstract（参考訳）: MIL(Multiple Instance Learning)は、病態診断の判断、高いパフォーマンスの達成、アノテーションの負担軽減のための、臨床環境における支援ツールとしての利用が増えている。 しかし、既存のMILタスクに対するアプローチでは、病理症状や診断クラスに関連する優先度の問題に適切に対処していないため、MILモデルはクラス間で優先度を無視している。 MILの臨床的限界を克服するため,垂直階層と水平階層の2つの階層を用いて優先度問題に対処する手法を提案する。 提案手法は, 各階層レベルでのMIL予測を整列させ, トレーニング中に暗黙的な特徴の再使用性を用いて, 同一レベルにおける臨床的により深刻な授業を促進する。 実世界の患者データを用いて実験したところ、提案手法は誤診を効果的に低減し、多種多様なシナリオにおいてより重要な症状を優先することが示された。 さらに, 提案成分の有効性を検証し, 複数の症状を有する難治性症例に対するMIL予測を定性的に検証した。

関連論文リスト

• AGIR: Assessing 3D Gait Impairment with Reasoning based on LLMs [0.0]
  歩行障害は、神経変性疾患の早期診断、疾患モニタリング、治療評価において重要な役割を果たす。 近年のディープラーニングベースのアプローチは、分類精度を一貫して改善しているが、解釈可能性に欠けることが多い。 本稿では、事前訓練されたVQ-VAEモーショントークンライザと、一対のモーショントークン上で微調整されたLarge Language Model(LLM)からなる新しいパイプラインであるAGIRを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-23T17:12:16Z)
• Pathological Prior-Guided Multiple Instance Learning For Mitigating Catastrophic Forgetting in Breast Cancer Whole Slide Image Classification [50.899861205016265]
  乳癌のWSI分類における破滅的忘れを緩和する新しい枠組みであるPaGMILを提案する。 私たちのフレームワークでは、共通のMILモデルアーキテクチャに2つの重要なコンポーネントを導入しています。 複数の乳がんデータセットを対象としたPaGMILの連続学習性能の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-08T04:51:58Z)
• Detecting Shortcut Learning for Fair Medical AI using Shortcut Testing [62.9062883851246]
  機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。 アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。 マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T09:35:38Z)
• Learning Discriminative Representation via Metric Learning for Imbalanced Medical Image Classification [52.94051907952536]
  本稿では,特徴抽出器がより識別的な特徴表現を抽出するのを助けるために,2段階フレームワークの第1段階にメトリック学習を組み込むことを提案する。 主に3つの医用画像データセットを用いて実験したところ、提案手法は既存の1段階と2段階のアプローチより一貫して優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T14:57:01Z)
• Inheritance-guided Hierarchical Assignment for Clinical Automatic Diagnosis [50.15205065710629]
  臨床診断は、臨床ノートに基づいて患者に診断符号を割り当てることを目的としており、臨床意思決定において重要な役割を担っている。 本稿では,臨床自動診断のための継承誘導階層と共起グラフの伝播を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T13:16:51Z)

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。