論文の概要: Efficient Fine-Tuning of DINOv3 Pretrained on Natural Images for Atypical Mitotic Figure Classification in MIDOG 2025

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21041v2
• Date: Thu, 18 Sep 2025 11:53:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 15:20:15.418152
• Title: Efficient Fine-Tuning of DINOv3 Pretrained on Natural Images for Atypical Mitotic Figure Classification in MIDOG 2025
• Title（参考訳）: MIDOG 2025における非定型的な体型分類のための自然画像に基づくDINOv3の効率的な微調整
• Authors: Guillaume Balezo, Hana Feki, Raphaël Bourgade, Lily Monnier, Alice Blondel, Albert Pla Planas, Thomas Walter,
• Abstract要約: 非定型有糸分裂図(AMF)は予後不良に伴う細胞分裂を表わす。 MIDOG 2025チャレンジでは、複数のドメインにわたるAMF分類のベンチマークが導入されている。 我々は、低ランク適応(LoRA)を用いて、自然画像に事前訓練された最近発表されたDINOv3-H+視覚変換器を微調整した。 我々の微調整したDINOv3は病理組織学に効果的に移行し、予備試験セットで2位に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3234442019653903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Atypical mitotic figures (AMFs) represent abnormal cell division associated with poor prognosis. Yet their detection remains difficult due to low prevalence, subtle morphology, and inter-observer variability. The MIDOG 2025 challenge introduces a benchmark for AMF classification across multiple domains. In this work, we fine-tuned the recently published DINOv3-H+ vision transformer, pretrained on natural images, using low-rank adaptation (LoRA), training only ~1.3M parameters in combination with extensive augmentation and a domain-weighted Focal Loss to handle domain heterogeneity. Despite the domain gap, our fine-tuned DINOv3 transfers effectively to histopathology, reaching second place on the preliminary test set. These results highlight the advantages of DINOv3 pretraining and underline the efficiency and robustness of our fine-tuning strategy, yielding state-of-the-art results for the atypical mitosis classification challenge in MIDOG 2025.
• Abstract（参考訳）: 非定型有糸分裂図(AMF)は予後不良に伴う細胞分裂を表わす。 しかし、その検出は、頻度の低さ、微妙な形態、およびサーバ間のばらつきのため、依然として困難である。 MIDOG 2025チャレンジでは、複数のドメインにわたるAMF分類のベンチマークが導入されている。 本研究では,最近発表されたDINOv3-H+ビジョントランスフォーマを,ローランク適応(LoRA)を用いて事前訓練し,拡張された拡張とドメイン重み付きFocal Lossを併用した1.3Mパラメータのトレーニングを行った。 DINOv3は, 領域差にもかかわらず病理組織学に効果的に移行し, 予備試験では第2位となった。 これらの結果は,MIDOG 2025における非定型有糸分裂分類の課題に対して,DINOv3プレトレーニングの利点を強調し,我々の微調整戦略の効率性と堅牢性を強調した。

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