論文の概要: A Two-Stage Strategy for Mitosis Detection Using Improved YOLO11x Proposals and ConvNeXt Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02627v2
• Date: Fri, 26 Sep 2025 06:20:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 14:23:57.610227
• Title: A Two-Stage Strategy for Mitosis Detection Using Improved YOLO11x Proposals and ConvNeXt Classification
• Title（参考訳）: 改良されたYOLO11x提案とConvNeXt分類を用いたミトコンドリア検出のための2段階戦略
• Authors: Jie Xiao, Mengye Lyu, Shaojun Liu,
• Abstract要約: MIDOG 2025 Track 1は、非腫瘍性、炎症性、壊死性再腫瘍を含む全スライディングイメージ(WSI)におけるミトーシス検出を必要とする。 複雑で異質な文脈のため、しばしば偽陽性と偽陰性が存在するため、検出F1スコアは劣化する。 本稿では、有糸分裂候補を生成し、偽陽性を除去する2段階フレームワークを提案する。 MIDOG 2025 Track 1の予備テストセットでは、thealgorithmのスコアは0.7587である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1547008655164195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: MIDOG 2025 Track 1 requires mitosis detection in whole-slideimages (WSIs) containing non-tumor, inflamed, and necrotic re-gions. Due to the complicated and heterogeneous context, aswell as possible artifacts, there are often false positives and falsenegatives, thus degrading the detection F1-score. To addressthis problem, we propose a two-stage framework. Firstly, an im-proved YOLO11x, integrated with EMA attention and LSConv,is employed to generate mitosis candidates. We use a low confi-dence threshold to generate as many proposals as possible, en-suring the detection recall. Then, a ConvNeXt-Tiny classifieris employed to filter out the false positives, ensuring the detec-tion precision. Consequently, the proposed two-stage frame-work can generate a high detection F1-score. Evaluated on afused dataset comprising MIDOG++, MITOS_WSI_CCMCT,and MITOS_WSI_CMC, our framework achieves an F1-scoreof 0.882, which is 0.035 higher than the single-stage YOLO11xbaseline. This performance gain is produced by a significantprecision improvement, from 0.762 to 0.839, and a comparablerecall. On the MIDOG 2025 Track 1 preliminary test set, thealgorithm scores an F1 score of 0.7587. The code is available athttps://github.com/xxiao0304/MIDOG-2025-Track-1-of-SZTU.
• Abstract（参考訳）: MIDOG 2025 Track 1は、非腫瘍性、炎症性、壊死性再腫瘍を含む全スライディングイメージ(WSI)におけるミトーシス検出を必要とする。 複雑で異質な文脈のため、可能なアーティファクトとして、しばしば偽陽性と偽陰性が存在するため、検出F1スコアは劣化する。 この問題に対処するため,我々は2段階のフレームワークを提案する。 まず、EMAアテンションとLSConvを統合した即興のYOLO11xを用いて、ミトーシス候補を生成する。 コンフィデンス閾値を低くして可能な限り多くの提案を生成し、検出リコールを保証します。 次に、ConvNeXt-Tiny分類器を用いて偽陽性をフィルタリングし、デテックオン精度を保証する。 これにより、提案した2段フレームワークは、高い検出F1スコアを生成することができる。 MIDOG++, MITOS_WSI_CCMCT, MITOS_WSI_CMCからなる混合データセットを用いて評価し, 単段YOLO11xbaselineよりも0.035高いF1スコアオフ0.882を達成する。 この性能向上は、0.762から0.839までの大幅な精度向上と同等のリコールによって実現されている。 MIDOG 2025 Track 1の予備テストセットでは、thealgorithmのスコアは0.7587である。 コードはhttps://github.com/xxiao0304/MIDOG-2025-Track-1-of-SZTUで公開されている。

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