Core Concepts
PAMTは、WSI分類において新たな基準を設定する可能性を確認し、ターゲットリプログラミングアプローチの価値を強調します。
Abstract
Abstract:
MILがWSIの分類で人気のある方法として浮上している。
PAMTは、MIL分類パフォーマンスを向上させる新しいフレームワークであり、特徴抽出パイプライン内にアダプターブロックを統合することで、事前トレーニング済みモデルがドメイン固有の特徴を学習できるようにします。
Introduction:
WSIは現代病理学では不可欠であり、深層学習技術はその解析を大幅に変革しています。
既存のMILベースの手法は主に事前トレーニング済みの特徴抽出器を活用しています。
Method:
PAMTアプローチはRPS、PVP、AMTから成り立っており、入力データとモデルの両方を再構築します。
AMTは転移学習として事前トレーニングされたモデルを病理画像用に効率的に適応させます。
Experiments:
Camelyon16とTCGA-NSCLCデータセットでPAMTアプローチが他の手法よりも優れていることが示されました。
AUCやF1スコアなどのパフォーマンス指標が向上しました。
Conclusion:
PAMTはWSI分類において効果的かつ効率的であり、将来的な発展では高度なビジュアルプロンプトやアダプターブロックの開発に焦点を当てます。
Stats
PAMTフレームワークはWSI分類で重要な改善を示す: Camelyon16およびTCGA-NSCLCデータセットで一貫したパフォーマンス向上が観察された。
Quotes
"Multiple instance learning (MIL) has emerged as a popular method for classifying histopathology whole slide images (WSIs)."
"To narrow the domain gap, we introduce Adaptive Model Transformation (AMT) that integrates adapter blocks within the feature extraction pipeline."