論文の概要: Synergizing Deep Learning and Biological Heuristics for Extreme Long-Tail White Blood Cell Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16249v2
• Date: Wed, 18 Mar 2026 02:11:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-19 13:49:23.252838
• Title: Synergizing Deep Learning and Biological Heuristics for Extreme Long-Tail White Blood Cell Classification
• Title（参考訳）: 極長鎖白血球分類のための総合的深層学習と生物学的ヒューリスティックス
• Abstract要約: 本稿では,人工物除去のためのPix2Pixベースの復元モジュールと,ロバスト表現学習のためのMedSigLIPコントラスト埋め込みを用いたSwin Transformerアンサンブルと,幾何学的スパイキネスとマハラノビスに基づく形態的制約を用いた生物学的にインスパイアされた改良ステップを組み合わせた,レアクラスの一般化のためのハイブリッドフレームワークを提案する。 本手法は, 生体画像解析の深層学習に生物前駆体を組み込むことの価値を強調し, 極めて不均衡な環境下での強い性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0705399532413615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated white blood cell (WBC) classification is essential for leukemia screening but remains challenged by extreme class imbalance, long-tail distributions, and domain shift, leading deep models to overfit dominant classes and fail on rare subtypes. We propose a hybrid framework for rare-class generalization that integrates a generative Pix2Pix-based restoration module for artifact removal, a Swin Transformer ensemble with MedSigLIP contrastive embeddings for robust representation learning, and a biologically-inspired refinement step using geometric spikiness and Mahalanobis-based morphological constraints to recover out-of-distribution predictions. Evaluated on the WBCBench 2026 challenge, our method achieves a Macro-F1 of 0.77139 on the private leaderboard, demonstrating strong performance under severe imbalance and highlighting the value of incorporating biological priors into deep learning for hematological image analysis.
• Abstract（参考訳）: 白血球自動分類(WBC)は、白血病スクリーニングに必須であるが、極度のクラス不均衡、長い尾の分布、ドメインシフトによって課題が残っており、より深いモデルが支配的なクラスに過度に適合し、稀なサブタイプに失敗する。 本稿では,生産物除去のためのPix2Pixベースの復元モジュールと,ロバスト表現学習のためのMedSigLIPコントラスト埋め込みを備えたSwin Transformerアンサンブルと,幾何学的スパイキネスとマハラノビスに基づく形態的制約を用いた生物学的にインスパイアされた改良ステップを統合して,分布予測を復元する,レアクラス一般化のためのハイブリッドフレームワークを提案する。 WBCBench 2026の課題に基づいて,本手法は生体画像解析の深層学習に生物前駆体を組み込むことの価値を強調し,極めて不均衡な状況下での強靭な性能を示す,0.77139のマクロF1を達成する。

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