論文の概要: Ensemble YOLO Framework for Multi-Domain Mitotic Figure Detection in Histopathology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02957v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 02:43:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.393028
• Title: Ensemble YOLO Framework for Multi-Domain Mitotic Figure Detection in Histopathology Images
• Title（参考訳）: 病理組織像におけるマルチドメイン・ミトティック・フィギュア検出のためのYOLOフレームワーク
• Authors: Navya Sri Kelam, Akash Parekh, Saikiran Bonthu, Nitin Singhal,
• Abstract要約: YOLOv5とYOLOv8の2つの近代的な1段検出器は、MIDOG++、CMC、CCMCTデータセットで訓練された。 YOLOv5は精度が良く、YOLOv8はリコールを改善した。 以上の結果から,デジタル病理診断におけるアンサンブル法の有用性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7541656202645494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate detection of mitotic figures in whole slide histopathological images remains a challenging task due to their scarcity, morphological heterogeneity, and the variability introduced by tissue preparation and staining protocols. The MIDOG competition series provides standardized benchmarks for evaluating detection approaches across diverse domains, thus motivating the development of generalizable deep learning models. In this work, we investigate the performance of two modern one-stage detectors, YOLOv5 and YOLOv8, trained on MIDOG++, CMC, and CCMCT datasets. To enhance robustness, training incorporated stain-invariant color perturbations and texture preserving augmentations. In internal validation, YOLOv5 achieved superior precision, while YOLOv8 provided improved recall, reflecting architectural trade-offs between anchor-based and anchor-free detection. To capitalize on these complementary strengths, we employed an ensemble of the two models, which improved sensitivity without a major reduction in precision. These findings highlight the effectiveness of ensemble strategies built upon contemporary object detectors to advance automated mitosis detection in digital pathology.
• Abstract（参考訳）: スライドの組織像全体における有糸分裂像の正確な検出は, 組織製剤や染色プロトコルによってもたらされる, 希少性, 形態的不均一性, 変動性などにより, 依然として困難な課題である。 MIDOGコンペティションシリーズは、様々な領域にわたる検出アプローチを評価するための標準化されたベンチマークを提供し、一般化可能なディープラーニングモデルの開発を動機付けている。 そこで本研究では,MIDOG++,CMC,CCMCTデータセットをトレーニングした2つの現代的な1段検出器,YOLOv5とYOLOv8の性能について検討する。 強靭性を高めるため、染色不変色摂動とテクスチャ保存強化を取り入れたトレーニングを行った。 内部検証では、YOLOv5は精度が向上し、YOLOv8はリコールを改善し、アンカーベースとアンカーフリー検出の間のアーキテクチャ上のトレードオフを反映した。 これらの相補的な強度を活かすため,両モデルのアンサンブルを用い,精度を大幅に低下させることなく感度を向上した。 これらの知見は、デジタル病理学における自動ミトーシス検出を前進させるために、現代の物体検出装置上に構築されたアンサンブル戦略の有効性を浮き彫りにした。

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