論文の概要: Graph-Theoretic Consistency for Robust and Topology-Aware Semi-Supervised Histopathology Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22689v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 04:41:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 05:29:07.792383
• Title: Graph-Theoretic Consistency for Robust and Topology-Aware Semi-Supervised Histopathology Segmentation
• Title（参考訳）: ロバスト・トポロジーを考慮した半監督的病理組織分類のためのグラフ理論の整合性
• Authors: Ha-Hieu Pham, Minh Le, Han Huynh, Nguyen Quoc Khanh Le, Huy-Hieu Pham,
• Abstract要約: 半教師付きセマンティックセグメンテーション(SSSS)は、高密度アノテーションが高価で制限される計算病理学において不可欠である。 本稿では、ラプラシアンスペクトル、成分数、および予測グラフと参照間の隣接統計を整列させることにより、グラフ理論の制約を統合するフレームワークであるTopology Graph Consistency (TGC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.547516931540122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-supervised semantic segmentation (SSSS) is vital in computational pathology, where dense annotations are costly and limited. Existing methods often rely on pixel-level consistency, which propagates noisy pseudo-labels and produces fragmented or topologically invalid masks. We propose Topology Graph Consistency (TGC), a framework that integrates graph-theoretic constraints by aligning Laplacian spectra, component counts, and adjacency statistics between prediction graphs and references. This enforces global topology and improves segmentation accuracy. Experiments on GlaS and CRAG demonstrate that TGC achieves state-of-the-art performance under 5-10% supervision and significantly narrows the gap to full supervision. Code is available at https://github.com/hieuphamha19/TGC.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きセマンティックセグメンテーション(SSSS)は、高密度アノテーションが高価で制限される計算病理学において不可欠である。 既存の方法は、しばしばピクセルレベルの一貫性に依存し、ノイズの多い擬似ラベルを伝播し、断片化または位相的に無効なマスクを生成する。 本稿では、ラプラシアンスペクトル、成分数、および予測グラフと参照間の隣接統計を整列させることにより、グラフ理論の制約を統合するフレームワークであるTopology Graph Consistency (TGC)を提案する。 これにより、グローバルトポロジが強制され、セグメンテーションの精度が向上する。 GlaSとCRAGの実験は、TGCが5-10%の監督下で最先端のパフォーマンスを達成し、完全な監督のギャップを著しく狭めることを示した。 コードはhttps://github.com/hieuphamha19/TGCで入手できる。

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