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Adaptive Learning Strategies for Mitotic Figure Classification in MIDOG2025 Challenge

Created by
  • Haebom

저자

Biwen Meng, Xi Long, Jingxin Liu

개요

비정형 유사분열상(AMFs)은 비정상적인 세포 분열의 임상적으로 중요한 지표이지만, 형태학적 모호성과 스캐너 변동성으로 인해 신뢰할 수 있는 탐지가 어렵습니다. 본 연구에서는 병리학 기반 모델 UNI2를 MIDOG2025 Track 2 챌린지에 적용한 세 가지 변형(1) LoRA + UNI2, (2) VPT + UNI2 + Vahadane Normalizer, (3) VPT + UNI2 + GRL + Stain TTA을 조사했습니다. 시각적 프롬프트 튜닝(VPT)과 염색 정규화 기법의 통합이 일반화 성능 향상에 기여함을 확인했습니다. Vahadane 및 Macenko 염색 정규화를 사용한 테스트 시간 증강(TTA)을 추가하여 최고의 강건성을 달성했습니다. 최종 제출 결과 예비 리더보드에서 균형 정확도 0.8837 및 ROC-AUC 0.9513을 달성하여 상위 10팀에 들었습니다. 이러한 결과는 프롬프트 기반 적응과 염색 정규화 TTA를 결합하는 것이 다양한 이미징 조건에서 비정형 유사분열 분류에 유망한 전략임을 시사합니다.

시사점, 한계점

시사점: 시각적 프롬프트 튜닝(VPT)과 염색 정규화 기법(Vahadane, Macenko), 테스트 시간 증강(TTA)을 결합한 접근법이 비정형 유사분열 분류의 성능 향상 및 강건성 확보에 효과적임을 보여줌. MIDOG2025 Track 2 챌린지에서 상위권 성적 달성.
한계점: 본 연구는 특정 데이터셋(MIDOG2025 Track 2)에 대한 결과이며, 다른 데이터셋이나 임상 환경에서의 일반화 성능은 추가 연구가 필요함. 사용된 염색 정규화 기법의 최적화 및 다른 프롬프트 튜닝 기법과의 비교 연구가 추가적으로 필요함.
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