論文の概要: SIMPLER: H&E-Informed Representation Learning for Structured Illumination Microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10334v1
• Date: Sat, 11 Apr 2026 19:44:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.960492
• Title: SIMPLER: H&E-Informed Representation Learning for Structured Illumination Microscopy
• Title（参考訳）: SIMPLER:構造化照明顕微鏡のためのH&Eインフォームド表現学習
• Authors: Abu Zahid Bin Aziz, Syed Fahim Ahmed, Gnanesh Rasineni, Mei Wang, Olcaytu Hatipoglu, Marisa Ricci, Malaiyah Shaw, Guang Li, J. Quincy Brown, Valerio Pascucci, Shireen Elhabian,
• Abstract要約: 構造化顕微鏡(SIM)は、染色や物理的切断なしに、新鮮な組織の高速かつ高コントラストな光切断を可能にする。 SIMPLERは、H&Eをセマンティックアンカーとして活用し、再利用可能なSIM表現を学習する。 トレーニング済みのSIMPLERエンコーダは、複数のダウンストリームタスク間で転送され、スクラッチやH&Eのみの事前トレーニングからトレーニングされたSIMモデルよりも一貫して優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.600261622321113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structured Illumination Microscopy (SIM) enables rapid, high-contrast optical sectioning of fresh tissue without staining or physical sectioning, making it promising for intraoperative and point-of-care diagnostics. Recent foundation and large-scale self-supervised models in digital pathology have demonstrated strong performance on section-based modalities such as Hematoxylin and Eosin (H&E) and immunohistochemistry (IHC). However, these approaches are predominantly trained on thin tissue sections and do not explicitly address thick-tissue fluorescence modalities such as SIM. When transferred directly to SIM, performance is constrained by substantial modality shift, and naive fine-tuning often overfits to modality-specific appearance rather than underlying histological structure. We introduce SIMPLER (Structured Illumination Microscopy-Powered Learning for Embedding Representations), a cross-modality self-supervised pretraining framework that leverages H&E as a semantic anchor to learn reusable SIM representations. H&E encodes rich cellular and glandular structure aligned with established clinical annotations, while SIM provides rapid, nondestructive imaging of fresh tissue. During pretraining, SIM and H&E are progressively aligned through adversarial, contrastive, and reconstruction-based objectives, encouraging SIM embeddings to internalize histological structure from H&E without collapsing modality-specific characteristics. A single pretrained SIMPLER encoder transfers across multiple downstream tasks, including multiple instance learning and morphological clustering, consistently outperforming SIM models trained from scratch or H&E-only pretraining. Importantly, joint alignment enhances SIM performance without degrading H&E representations, demonstrating asymmetric enrichment rather
• Abstract（参考訳）: 構造イルミネーション顕微鏡(SIM)は、染色や物理的切断を伴わずに、新しい組織を迅速かつ高コントラストで光切断することが可能であり、術中およびポイントオブケアの診断に有効である。 デジタル病理学における最近の基礎と大規模自己監督モデルでは、ヘマトキシリンやエオシン(H&E)、免疫組織化学(IHC)などの部位ベースの修飾に強い効果が示されている。 しかしながら、これらのアプローチは主に薄い組織部位で訓練されており、SIMなどの多彩な蛍光特性には明示的に対応していない。 SIMに直接転送すると、性能は実質的なモダリティシフトによって制約され、微調整は基礎となる組織構造よりもモダリティ特有の外観に過度に適合する。 SIMPLER(Structured Illumination Microscopy-Powered Learning for Embedding Representations)は,H&Eをセマンティックアンカーとして活用し,再利用可能なSIM表現を学習する多目的自己教師型事前学習フレームワークである。 H&Eは、確立された臨床アノテーションと一致したリッチな細胞構造と腺構造をコードし、SIMは、新鮮な組織の迅速で非破壊的なイメージングを提供する。 プレトレーニング中、SIMとH&Eは、敵対的、コントラスト的、再構成に基づく目的を通じて徐々に整列し、SIM埋め込みがH&Eから組織構造を内在化することを奨励する。 単一の事前トレーニングされたSIMPLERエンコーダは、複数のダウンストリームタスクにまたがって転送され、複数のインスタンス学習と形態的クラスタリングが行われ、スクラッチやH&Eのみの事前トレーニングからトレーニングされたSIMモデルよりも一貫して優れている。 重要なことは、関節アライメントはH&E表現を劣化させることなくSIM性能を高め、むしろ非対称なエンリッチメントを示すことである。

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