論文の概要: Deformable Attention Graph Representation Learning for Histopathology Whole Slide Image Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05382v1
- Date: Thu, 07 Aug 2025 13:30:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.87533
- Title: Deformable Attention Graph Representation Learning for Histopathology Whole Slide Image Analysis
- Title（参考訳）: スライド画像解析のための変形性注意グラフ表現学習
- Authors: Mingxi Fu, Xitong Ling, Yuxuan Chen, Jiawen Li, fanglei fu, Huaitian Yuan, Tian Guan, Yonghong He, Lianghui Zhu,
- Abstract要約: 本稿では,病理画像解析における変形性を考慮した新しいGNNフレームワークを提案する。
パッチの特徴に基づいて動的重み付き有向グラフを構築し、各ノードが注目重み付きエッジを介して隣人からのコンテキスト情報を集約する。
具体的には、各パッチの実際の座標から得られる学習可能な空間オフセットを組み込み、モデルがスライド全体の形態的関連領域に適応的に参加できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.724220291296927
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate classification of Whole Slide Images (WSIs) and Regions of Interest (ROIs) is a fundamental challenge in computational pathology. While mainstream approaches often adopt Multiple Instance Learning (MIL), they struggle to capture the spatial dependencies among tissue structures. Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as a solution to model inter-instance relationships, yet most rely on static graph topologies and overlook the physical spatial positions of tissue patches. Moreover, conventional attention mechanisms lack specificity, limiting their ability to focus on structurally relevant regions. In this work, we propose a novel GNN framework with deformable attention for pathology image analysis. We construct a dynamic weighted directed graph based on patch features, where each node aggregates contextual information from its neighbors via attention-weighted edges. Specifically, we incorporate learnable spatial offsets informed by the real coordinates of each patch, enabling the model to adaptively attend to morphologically relevant regions across the slide. This design significantly enhances the contextual field while preserving spatial specificity. Our framework achieves state-of-the-art performance on four benchmark datasets (TCGA-COAD, BRACS, gastric intestinal metaplasia grading, and intestinal ROI classification), demonstrating the power of deformable attention in capturing complex spatial structures in WSIs and ROIs.
- Abstract（参考訳）: WSI(Whole Slide Images)とROI(Rereas of Interest)の正確な分類は、計算病理学における根本的な課題である。
主流のアプローチは、しばしばMIL(Multiple Instance Learning)を採用するが、組織構造間の空間的依存関係を捉えるのに苦労する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、インスタンス間の関係をモデル化するソリューションとして登場したが、ほとんどの場合、静的グラフトポロジに依存し、組織パッチの物理的位置を見落としている。
さらに、従来の注意機構には特異性がなく、構造的に関連のある領域に集中する能力が制限されている。
本研究では,病理画像解析における変形性を考慮した新しいGNNフレームワークを提案する。
パッチの特徴に基づいて動的重み付き有向グラフを構築し、各ノードが注目重み付きエッジを介して隣人からのコンテキスト情報を集約する。
具体的には、各パッチの実際の座標から得られる学習可能な空間オフセットを組み込み、モデルがスライド全体の形態的関連領域に適応的に参加できるようにする。
この設計は空間的特異性を保ちながら文脈場を大幅に向上させる。
本フレームワークは,4つのベンチマークデータセット(TCGA-COAD, BRACS, 胃腸メタプラシアグレーディング, 腸管ROI分類)の最先端性能を実現し,WSIとROIの複雑な空間構造を捉える際の変形性注意力を示す。
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