論文の概要: Conditional Random Fields for Interactive Refinement of Histopathological Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12082v1
• Date: Sat, 17 Jan 2026 15:19:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.454169
• Title: Conditional Random Fields for Interactive Refinement of Histopathological Predictions
• Title（参考訳）: 病理組織学的予測の相互的再定義のための条件付ランダムフィールド
• Authors: Tiffanie Godelaine, Maxime Zanella, Karim El Khoury, Saïd Mahmoudi, Benoît Macq, Christophe De Vleeschouwer,
• Abstract要約: HistoCRFは条件付きランダムフィールド(CRF)のためのCRFベースのフレームワークである ラベルの多様性を促進し、専門家のアノテーションを活用するペアワイズポテンシャルの新たな定義を提案する。 異なる臓器や疾患をカバーする5つのパッチレベルの分類データセットの実験では、アノテーションなしでの平均精度が16.4%、アノテーションがわずか100の27.5%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.862265116241716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Assisting pathologists in the analysis of histopathological images has high clinical value, as it supports cancer detection and staging. In this context, histology foundation models have recently emerged. Among them, Vision-Language Models (VLMs) provide strong yet imperfect zero-shot predictions. We propose to refine these predictions by adapting Conditional Random Fields (CRFs) to histopathological applications, requiring no additional model training. We present HistoCRF, a CRF-based framework, with a novel definition of the pairwise potential that promotes label diversity and leverages expert annotations. We consider three experiments: without annotations, with expert annotations, and with iterative human-in-the-loop annotations that progressively correct misclassified patches. Experiments on five patch-level classification datasets covering different organs and diseases demonstrate average accuracy gains of 16.0% without annotations and 27.5% with only 100 annotations, compared to zero-shot predictions. Moreover, integrating a human in the loop reaches a further gain of 32.6% with the same number of annotations. The code will be made available on https://github.com/tgodelaine/HistoCRF.
• Abstract（参考訳）: 病理組織像解析における補助病理医の意義は, 癌検出とステージングの支援から高い。 この文脈では、最近ヒストロジーの基礎モデルが出現している。 そのうちのVLM(Vision-Language Models)は、強いが不完全なゼロショット予測を提供する。 本研究では, 条件付ランダムフィールド(CRF)を病理組織学的応用に適用し, 追加のモデルトレーニングを必要とせず, これらの予測を洗練することを提案する。 CRFベースのフレームワークであるHistoCRFについて,ラベルの多様性を促進し,専門家のアノテーションを活用するペアワイズポテンシャルを新たに定義した。 アノテーションなしで、専門家のアノテーションで、そして段階的に誤って分類されたパッチを訂正する反復的なヒューマン・イン・ザ・ループのアノテーションで、3つの実験を検討します。 異なる臓器や疾患をカバーする5つのパッチレベルの分類データセットの実験では、アノテーションなしでの平均精度は16.0%、アノテーションがわずか100の27.5%である。 さらに、ループに人間を統合することで、同じ数のアノテーションでさらに32.6%向上する。 コードはhttps://github.com/tgodelaine/HistoCRFで公開される。

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