Abstrakt. Inom området beräkningspatologi har användningen av beslutsstödsystem som drivs av toppmoderna djupinlärningslösningar hindrats av bristen på stora märkta datauppsättningar. Fram till nyligen, studier förlitade sig på dataset i storleksordningen några hundratals diabilder som inte är tillräckligt för att träna en modell som kan arbeta i skala på kliniken. Här har vi samlat ett dataset bestående av 12 160 diabilder, två storleksordningar större än tidigare dataset i patologi och motsvarande 25 gånger pixeltalet för hela ImageNet datasetet. Med tanke på storleken på vår dataset är det möjligt för oss att träna en djupinlärning modell under Multiple Inspection Learning (MIL) antagande där endast den övergripande slide diagnos är nödvändig för utbildning, undvika alla dyra pixelwise annotations som vanligtvis är en del av övervakade lärande metoder. Vi testar vårt ramverk på en komplex uppgift, prostatacancerdiagnos på nålbiopsier. Vi gjorde en grundlig utvärdering av prestandan hos vår MIL-rörledning under flera förhållanden för att uppnå en AUC på 0,98 på en utdragen testuppsättning på 1 824 diabilder. Dessa resultat öppnar vägen för utbildning exakt diagnos förutsägelse modeller i skala, lägga grunden för beslut stöd system distribution på kliniken.
Författarna i REF använde multi-instance inlärningsmetod för att utbilda ett klassificeringsnätverk på en stor datauppsättning av 12,160 diabilder av digitaliserade nålbiopsier.
Terabyte-scale Deep Multiple Instance Learning for Classification and Localization in Pathology
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}