高效的人工參與式訓練用於全幻燈片病理影像的品質控制

Kernkonzepte

提出了一種基於人工參與式主動學習的方法,開發了一個輕量級的深度學習分類器HistoROI,能夠將病理影像切片中的組織區域分類為上皮、間質、淋巴細胞、脂肪、人工製品和雜項。HistoROI在多個器官上表現良好,並可用於提高下游深度學習任務的性能。

Zusammenfassung

本研究提出了一種基於人工參與式主動學習的方法,開發了一個名為HistoROI的輕量級深度學習分類器。HistoROI能夠將從病理影像切片(WSI)中提取的圖像塊分類為六大類組織區域:上皮、間質、淋巴細胞、脂肪、人工製品和雜項。

HistoROI的訓練採用了一種人工參與式的方法,通過多輪的聚類和人工標註,確保訓練數據的多樣性,從而提高分類的泛化能力。HistoROI在多個器官上表現良好,即使只在乳腺組織數據集上訓練,也能很好地推廣到其他器官。

此外,本文還展示了HistoROI作為預處理工具在提高下游深度學習任務性能方面的應用。在CAMELYON乳腺癌淋巴結轉移和TCGA肺癌數據集上,使用HistoROI過濾掉不相關的圖像塊後,基於弱監督學習的分類模型的AUC分別從0.88提高到0.92和0.93。

本文還比較了HistoROI與另一個常用的病理影像質量控制工具HistoQC在檢測人工製品方面的性能,結果顯示HistoROI在93個WSI樣本中的Dice係數平均為0.87,優於HistoQC的0.83。

總的來說,本文提出了一種高效的人工參與式訓練方法,開發了一個泛化能力強的組織區域分類器HistoROI,並展示了其在提高下游深度學習任務性能和病理影像質量控制方面的應用價值。

Statistiken

在CAMELYON16數據集上,使用HistoROI過濾後,CLAM算法的AUC從0.88提高到0.92。
在TCGA肺癌數據集上,使用HistoROI過濾後,CLAM算法的AUC從0.88提高到0.93。
在TCGA-4Org數據集上,HistoROI的平均Dice係數為0.87,優於HistoQC的0.83。

Zitate

"即使在弱監督學習方法中,引入人工製品等無關區域也會影響模型的性能。"
"HistoROI在多個器官上表現良好,即使只在乳腺組織數據集上訓練,也能很好地推廣到其他器官。"
"HistoROI作為預處理工具,能顯著提高基於弱監督學習的分類模型的性能。"

Wichtige Erkenntnisse aus

Efficient Quality Control of Whole Slide Pathology Images with Human-in-the-loop Training

by Abhijeet Pat... um arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19587.pdf

Tiefere Fragen

HistoROI是否可以進一步擴展到更多類型的組織區域分類,例如細胞核、腺體等?

HistoROI的設計理念是基於對組織區域的有效分類，並且其架構具有良好的擴展性。未來可以考慮將HistoROI擴展到更多類型的組織區域分類，例如細胞核、腺體等。這可以通過以下幾個步驟實現：首先，需收集包含這些新類別的多樣化訓練數據集，確保數據的多樣性和代表性，以便模型能夠學習到不同組織結構的特徵。其次，應該對現有的HistoROI模型進行微調，增加新的分類標籤，並利用人機交互的標註方式來提高標註的準確性和效率。最後，通過持續的迭代訓練和驗證，確保模型在新類別上的泛化能力，從而提升其在臨床應用中的實用性。

如何設計更好的人機交互界面,進一步提高病理學家的標註效率和準確性?

設計更好的HistoROI人機交互界面可以從以下幾個方面著手：首先，界面應該簡潔明瞭，提供直觀的操作流程，讓病理學家能夠快速上手。可以考慮使用可視化工具，顯示當前標註的進度和準確性，並提供即時反饋。其次，應該引入智能推薦系統，根據模型的預測結果自動標註部分簡單或明確的區域，減少病理學家的工作負擔。再者，增強交互性，例如允許病理學家對模型的預測進行調整和反饋，這樣可以進一步提高標註的準確性。最後，提供多種標註工具和選項，讓病理學家能夠根據不同的需求靈活選擇，從而提升整體的標註效率。

HistoROI在處理不同染色方法或成像設備產生的WSI時,是否需要進行特殊的預處理或微調?

是的，HistoROI在處理不同染色方法或成像設備產生的WSI時，通常需要進行特殊的預處理或微調。不同的染色方法可能會導致組織顏色和對比度的變化，這會影響模型的分類準確性。因此，應該考慮實施顏色標準化技術，以減少這些變化對模型性能的影響。此外，對於不同成像設備所產生的WSI，可能需要進行圖像增強或去噪處理，以提高圖像質量和可用性。微調模型的過程中，可以使用來自新數據集的標註數據進行再訓練，這樣可以幫助模型適應新的數據特徵，從而提高其在不同條件下的泛化能力。