論文の概要: ReconMIL: Synergizing Latent Space Reconstruction with Bi-Stream Mamba for Whole Slide Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19925v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 13:09:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.146628
• Title: ReconMIL: Synergizing Latent Space Reconstruction with Bi-Stream Mamba for Whole Slide Image Analysis
• Title（参考訳）: ReconMIL:全スライド画像解析のための2ストリームマンバを用いた遅延空間再構成
• Abstract要約: 全スライド画像(WSI)解析は、MIL(Multiple Case Learning)に大きく依存している。 このドメインギャップを埋め、グローバルな機能アグリゲーションのバランスをとるために設計された新しいフレームワークであるReconMILを紹介します。 提案手法では,ジェネリックな特徴をコンパクトなタスク固有多様体に適応的に射影するラテント空間再構成モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.765137795042804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Whole slide image (WSI) analysis heavily relies on multiple instance learning (MIL). While recent methods benefit from large-scale foundation models and advanced sequence modeling to capture long-range dependencies, they still struggle with two critical issues. First, directly applying frozen, task-agnostic features often leads to suboptimal separability due to the domain gap with specific histological tasks. Second, relying solely on global aggregators can cause over-smoothing, where sparse but critical diagnostic signals are overshadowed by the dominant background context. In this paper, we present ReconMIL, a novel framework designed to bridge this domain gap and balance global-local feature aggregation. Our approach introduces a Latent Space Reconstruction module that adaptively projects generic features into a compact, task-specific manifold, improving boundary delineation. To prevent information dilution, we develop a bi-stream architecture combining a Mamba-based global stream for contextual priors and a CNN-based local stream to preserve subtle morphological anomalies. A scale-adaptive selection mechanism dynamically fuses these two streams, determining when to rely on overall architecture versus local saliency. Evaluations across multiple diagnostic and survival prediction benchmarks show that ReconMIL consistently outperforms current state-of-the-art methods, effectively localizing fine-grained diagnostic regions while suppressing background noise. Visualization results confirm the models superior ability to localize diagnostic regions by effectively balancing global structure and local granularity.
• Abstract（参考訳）: 全体スライド画像(WSI)解析は、マルチインスタンス学習(MIL)に大きく依存している。 最近の手法は、長距離依存関係をキャプチャする大規模な基礎モデルと高度なシーケンスモデリングの恩恵を受けているが、それでも2つの重要な問題に悩まされている。 第一に、凍結したタスクに依存しない特徴を直接適用すると、特定の組織学的タスクとのドメインギャップにより、しばしば最適以下のセパビリティが生じる。 第二に、グローバルアグリゲータのみに依存すると、スムーズだが重要な診断信号が支配的な背景状況によって過度に隠蔽される、過剰なスムーシングを引き起こす可能性がある。 本稿では、このドメインギャップを埋め、グローバルな特徴集約のバランスをとるために設計された新しいフレームワークであるReconMILを提案する。 提案手法では,汎用的特徴をコンパクトなタスク固有多様体に適応的に射影するラテント空間再構成モジュールを導入し,境界線を改良する。 情報希釈を防止するため,マンバ型グローバルストリームとCNN型ローカルストリームを組み合わせたバイストリームアーキテクチャを構築し,微妙な形態的異常を保存する。 スケール適応選択機構は、これらの2つのストリームを動的に融合させ、アーキテクチャ全体とローカルサリエンシをいつ依存するかを決定する。 複数の診断および生存予測ベンチマークによる評価は、ReconMILが常に最先端の手法より優れており、背景雑音を抑えつつ、より微細な診断領域を効果的に局所化していることを示している。 可視化の結果,グローバルな構造と局所的な粒度を効果的にバランスさせることにより,診断領域の局所化能力に優れるモデルが確認された。

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