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J-GLOBAL ID：202002262016172604   整理番号：20A2273395

StyPath:ロバストな組織学画像分類のためのスタイル転送データ増強【JST・京大機械翻訳】

StyPath: Style-Transfer Data Augmentation for Robust Histology Image Classification

著者 (7件)： Cicalese Pietro Antonio (Department of Electrical Engineering, University of Houston, Houston, TX, USA) ,  Cicalese Pietro Antonio (Department of Biomedical Engineering, University of Houston, Houston, TX, USA) ,  Mobiny Aryan (Department of Electrical Engineering, University of Houston, Houston, TX, USA) ,  Yuan Pengyu (Department of Electrical Engineering, University of Houston, Houston, TX, USA) ,  Becker Jan (Institute of Pathology, University Hospital of Cologne, Cologne, Germany) ,  Mohan Chandra (Department of Biomedical Engineering, University of Houston, Houston, TX, USA) ,  Nguyen Hien Van (Department of Electrical Engineering, University of Houston, Houston, TX, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12265  ページ： 351-361  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 腎臓移植における抗体仲介拒絶(AMR)の分類は,経験した腎病理学者にとってさえ困難なままである。これは,組織学的組織染色分析が,低い観察者間一致と貧弱な再現性によりしばしば特性化されるため,一部である。観察者間不一致の原因の1つは,(および)病理学研究室間の組織染色質の変動性であり,アーカイブ切片の段階的フェージングと結びついた。染色色と強度の変化は病理学者にとって組織評価を困難にし,最終的に関連する形態学的特徴を記述する能力に影響する。腎臓組織学画像に基づくAMR状態を正確に予測することは,患者治療と治療を改善するために重要である。StyPathに基づくAMR分類のためのロバストな深層ニューラルネットワークを構築するための新しいパイプラインを提案し,サンプル固有バイアスを低減する手段として軽量スタイル転送アルゴリズムを利用する組織学的データ増強技術を開発した。各画像は,単一GTX TITAN V gpuとpytochを用いて[数式:原文を参照]sで作り出され,他の一般的な組織学的データ増強技術より速くなった。Bayes性能のモンテカルロ(MC)推定を用いて著者らのモデルを評価し,ベースラインとStyPath拡張モデルの両方を比較するために不確実性のエピステリック測度を生成した。また,経験した腎病理学者によって評価された結果のGrad-CAM表現を作成した。この定性的解析を用いて,各モデルで作られた仮定を解明した。著者らの結果は,著者らのスタイル移動増強技術が組織学的分類性能(減少誤差を14.8%から11.5%)と一般化能力を改善することを意味する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  アルゴリズム ,  測度 ,  不確実性 ,  クロマチン ,  抗体 ,  染色 ,  再現性 ,  腎臓移植 ,  バイアス ,  基準線 ,  キャラクタリゼーション ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： *画像分類 ,  観測者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 病理学 ,  スタイル移転 ,  CNN分類器 ,  データ増強 ,  観測者間合意

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  生体の顕微鏡観察法  (EA03050C)

タイトルに関連する用語 (6件)： ロバスト ,  組織学 ,  画像分類 ,  スタイル ,  転送 ,  データ増強