論文の概要: When Cell Crops Share a Parent: Measuring and Isolating Acquisition Leakage in Cervical Cytology Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.05145v1
• Date: Tue, 03 Nov 2026 16:21:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-07 14:09:04.423966
• Title: When Cell Crops Share a Parent: Measuring and Isolating Acquisition Leakage in Cervical Cytology Benchmarks
• Title（参考訳）: 細胞クローンが親と共有する時--細胞診ベンチマークによる獲得漏れの測定と分離
• Abstract要約: SIPaKMeDの精度は12のアーキテクチャと20のシードで0.97ポイント向上した。 親の身元は100倍の確率で復位可能であるが、上層階の線形回復能力の82%を消去し、ギャップは変化しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3508829240454725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Public cervical cytology benchmarks release many cell crops cut from far fewer microscope fields or slides and are often split at the crop level, so test cells share acquisition parents with training cells. In a preregistered study, crop-level splitting raised SIPaKMeD accuracy by 0.97 percentage points across twelve architectures and twenty seeds (95% CI 0.59-1.39), and CRIC accuracy by 12.08 points (11.16-12.99). On SIPaKMeD, a factorial that fixes training crop and parent counts attributes the gain to sibling exposure (1.73 points, 0.95-2.51), not to the extra parent diversity of crop-level splits (0.00). Parent identity is decodable at about 100 times chance, yet erasing 82% of its above-floor linear recoverability left the gap unchanged, and Grad-CAM did not distinguish leaking from clean models; matching test cells' color statistics to an unseen same-class field removed most of the advantage. Decodability and saliency cannot substitute for a parent-disjoint split.
• Abstract（参考訳）: 公衆の頚部細胞診のベンチマークでは、顕微鏡やスライドから切り離された多くの細胞作物を放出し、しばしば作物レベルで分割されるため、試験細胞は取得親と訓練細胞を共有できる。 事前登録された研究では、作物レベルの分割は12のアーキテクチャと20のシード(95% CI 0.59-1.39)でSIPaKMeDの精度を0.97ポイント、CRICの精度を12.08ポイント(11.16-12.99)向上させた。 SIPaKMeDでは、訓練作物と親数を修正する因子は、作物レベルの分裂(0.00)の余分な親多様性ではなく、兄弟の露光(1.73ポイント、0.95-2.51)に起因している。 親の身元はおよそ100倍の確率で復位可能であるが、上層階の線形回復性のうち82%を消去するとギャップは変化せず、Grad-CAMはクリーンモデルからの漏れを区別しなかった。 可除性と正当性は、親が離縁した分割に代わることができない。

関連論文リスト

• Predictive Multiplicity in Cell-Fate Assignment: Label-Free Rashomon Sets and the Limits of Per-Cell Certification [0.0]
  軌道の多重性は推測と報告の価値がある。 しかし、ラベルなしのRashomonセットに対するセル単位の認証は、より信頼できる運命呼び出しへの道ではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-10-08T03:43:28Z)
• Multi-Crop Leaf Disease Recognition: A Unified Benchmark and Cross-Region Study [0.6524460254566904]
  作物の葉の病気認識のためのディープラーニングモデルは、通常、ほぼ完璧な精度を報告しますが、通常、1つのデータセットでトレーニングされ、評価されます。 MLD(Multi-crop Leaf Disease)データセットは、米国、アジア、アフリカの6つの公共作物放流データセットを組み合わせた、統一されたマルチリージョンベンチマークである。 階層的定式化 (HiLeaD) により, 作物の病害予測が地域間移動下での認識を向上するか否かを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-10-03T11:46:07Z)
• Evaluation Choices Shape Biomedical ML Claims: A Pediatric Pneumonia Benchmark Case Study [0.0]
  分割,トレーニングポリシ,しきい値,メトリック,キャリブレーション,不確実性が通信されない場合に,高いベンチマークスコアが異なる結論をサポートすることを示す。 これらの結果から,分割,トレーニングポリシ,しきい値,メトリック,キャリブレーション,不確実性が通信されない場合に,高いベンチマークスコアが異なる結論を支持できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-29T15:42:15Z)
• CropCop: An Auditable 120-Class Plant-Health Model from Benchmark Reconstruction to a Quantised Runtime Artifact [0.0]
  本報告では,120のプラント・ヘルス・クラスにまたがるクローズド・セット認識システムであるCropCopについて述べる。 CropCopは、強力な漏洩制御された内部認識とソフトウェア実行時の忠実性を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-26T08:51:57Z)
• EMBRACE: A Multi-task Framework for Comprehensive Quality Assessment in Cleavage-stage Embryo [0.04264262100694008]
  本研究は, 細胞質・フラグメンテーション・セグメンテーション, t2/t4発達段階分類, ブラストメア対称性グレーディングを併用したマルチタスク深層学習フレームワークEMBRACEを提案する。 EMBRACEは共有のResNet-50バックボーン、結合ベースのマルチスケール機能融合(C-MSFF)モジュール、U-Netスタイルのセグメンテーションデコーダ、2つのタスク固有の分類ヘッドを組み合わせた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-11T03:19:57Z)
• FUGC: Benchmarking Semi-Supervised Learning Methods for Cervical Segmentation [63.7829089874007]
  本稿では,頚椎椎間板断裂における半教師あり学習のための最初のベンチマークであるFetal Ultrasound Grand Challenge (FUGC)を紹介する。 FUGCは、500のトレーニング画像、90の検証画像、300のテスト画像を含む890のTVSイメージのデータセットを提供する。 Dice similarity Coefficient (DSC), Hausdorff Distance (HD), and Runtime (RT), with a weighted combination of 0.4/0.4/0.2。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-22T01:34:39Z)
• Hide-and-Seek Attribution: Weakly Supervised Segmentation of Vertebral Metastases in CT [68.09387763135236]
  脊椎レベルの健康・悪性のラベルにのみ、病変マスクを伴わずに訓練を施した弱い指導方法を提案する。 マスクの監視がないにも関わらず,強い爆発・解析性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-07T14:03:28Z)
• Analysis of the BraTS 2023 Intracranial Meningioma Segmentation Challenge [44.76736949127792]
  我々はBraTS 2023の頭蓋内髄膜腫チャレンジの設計と結果について述べる。 BraTS髄膜腫チャレンジ(BraTS Meningioma Challenge)は、髄膜腫に焦点を当てた以前のBraTSグリオーマチャレンジとは異なる。 上層部は腫瘍,腫瘍コア,腫瘍全体の拡張のために0.976,0.976,0.964の病変中央値類似係数(DSC)を有していた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T03:23:57Z)
• CIMIL-CRC: a clinically-informed multiple instance learning framework for patient-level colorectal cancer molecular subtypes classification from H\&E stained images [42.771819949806655]
  CIMIL-CRCは、事前学習した特徴抽出モデルと主成分分析(PCA)を効率よく組み合わせ、全てのパッチから情報を集約することで、MSI/MSS MIL問題を解決するフレームワークである。 我々は,TCGA-CRC-DXコホートを用いたモデル開発のための5倍のクロスバリデーション実験装置を用いて,曲線下平均面積(AUC)を用いてCIMIL-CRC法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T12:56:11Z)
• Corneal endothelium assessment in specular microscopy images with Fuchs' dystrophy via deep regression of signed distance maps [48.498376125522114]
  本稿では,UNetをベースとしたセグメンテーション手法を提案する。 これは、フックスのジストロフィーの全度にわたって、信頼できるCE形態計測と腸骨同定を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T15:34:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。