論文の概要: Adaptive Learning Strategies for Mitotic Figure Classification in MIDOG2025 Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02640v2
- Date: Fri, 05 Sep 2025 14:00:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-08 12:28:42.580206
- Title: Adaptive Learning Strategies for Mitotic Figure Classification in MIDOG2025 Challenge
- Title（参考訳）: MIDOG2025チャレンジにおけるミストティックフィギュア分類のための適応学習戦略
- Authors: Biwen Meng, Xi Long, Jingxin Liu,
- Abstract要約: MIDOG2025 Track 2の課題に対して,病理基盤モデルUNI2の3つの変種について検討した。
染色正規化技術とVisual Prompt Tuning (VPT) の統合は, 一般化の向上に寄与した。
最終提案では、バランスの取れた精度が0.8837、予備のリーダーボードでROC-AUCが0.9513となり、トップ10にランクインしました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3323821474776
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Atypical mitotic figures (AMFs) are clinically relevant indicators of abnormal cell division, yet their reliable detection remains challenging due to morphological ambiguity and scanner variability. In this work, we investigated three variants of adapting the pathology foundation model UNI2 for the MIDOG2025 Track 2 challenge: (1) LoRA + UNI2, (2) VPT + UNI2 + Vahadane Normalizer, and (3) VPT + UNI2 + GRL + Stain TTA. We observed that the integration of Visual Prompt Tuning (VPT) with stain normalization techniques contributed to improved generalization. The best robustness was achieved by further incorporating test-time augmentation (TTA) with Vahadane and Macenko stain normalization. Our final submission achieved a balanced accuracy of 0.8837 and an ROC-AUC of 0.9513 on the preliminary leaderboard, ranking within the top 10 teams. These results suggest that prompt-based adaptation combined with stain-normalization TTA offers a promising strategy for atypical mitosis classification under diverse imaging conditions.
- Abstract（参考訳）: 非定型有糸分裂図(AMF)は、異常な細胞分裂の臨床的指標であるが、形態的曖昧さとスキャナーの多様性により、信頼性の高い検出は困難である。
本研究は,1 LoRA + UNI2, (2) VPT + UNI2 + Vahadane normalizer, (3) VPT + UNI2 + GRL + Stain TTAの3変種について検討した。
染色正規化技術とVisual Prompt Tuning (VPT) の統合は, 一般化の向上に寄与した。
また, 試験時間増強(TTA)とバハダン, マッケンコ染色を併用することにより, 最良ロバスト性を実現した。
最終提案では、バランスの取れた精度が0.8837、予備のリーダーボードでROC-AUCが0.9513となり、トップ10にランクインしました。
以上の結果から,ステンノーマライゼーションTTAと併用したプロンプトベース適応は,多彩な画像条件下での非定型的なミトーシス分類に有望な戦略をもたらすことが示唆された。
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