Abstract -Digital patologi har gått in i en ny era med tillgång till hela bildskannrar som skapar högupplösta bilder av fullständiga biopsibilder. Följaktligen har osäkerheten när det gäller överensstämmelsen mellan bildområdena och de diagnostiska etiketter som patologerna tilldelats på bildnivå och behovet av att identifiera regioner som tillhör flera klasser med olika kliniska betydelser uppstått som två nya utmaningar. Emellertid, generalisability av de state-of-the-art algoritmer, vars noggrannhet rapporterades om noggrant utvalda regioner av intresse (ROI) för binära godartade kontra cancer klassificering, till dessa flerklassiga inlärnings- och lokaliseringsproblem är för närvarande okänd. I detta dokument presenteras våra potentiella lösningar på dessa utmaningar genom att man utnyttjar patologernas tittarregister och deras anteckningar på bildnivå i svagt övervakade inlärningsscenarier. Först, vi extraherar kandidat ROI från loggar av patologer bildundersökningar baserat på olika beteenden, såsom zoomning, panorering, och fixering. Sedan modellerar vi varje rutschkana med en påse med exempel som representeras av kandidaten ROI och en uppsättning klassetiketter som extraheras från patologiska former. Slutligen använder vi fyra olika multi-instance multi-instance lärande algoritmer för både slide-nivå och ROI-nivå förutsägelser av diagnostiska kategorier i hela slide bröst histopatologi bilder. Slide-level utvärdering med hjälp av 5-klass och 14-klass inställningar visade genomsnittliga precisionsvärden upp till 81% respektive 69%, under olika svagt märkta lärande scenarier. ROI-nivå förutsägelser visade att klassificeraren kunde framgångsrikt utföra multi-klass lokalisering och klassificering inom hela bildbilder som valdes för att inkludera hela sortimentet av utmanande diagnostiska kategorier. Index Terms-Digital patologi, brösthistopatologi, helbildsavbildning, region av intressedetektion, svagt märkt lärande, klassificering i flera klasser.
Vi införde nyligen ett multi-instance multi-label lärramverk för att studera osäkerheten när det gäller överensstämmelsen mellan patologernas diabilder och kandidaten ROIs extraheras från deras visningsrekord för svagt övervakad lärande med hjälp av WSI REF.
Multi-Instance Multi-Label Learning for Multi-Class Classification of Whole Slide Breast Histopathology Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}