Unit-Based Histopathology Tissue Segmentation via Multi-Level Feature Representation
Created by
Haebom
저자
Ashkan Shakarami, Azade Farshad, Yousef Yeganeh, Lorenzo Nicole, Peter Schuffler, Stefano Ghidoni, Nassir Navab
개요
UTS는 조직 병리학을 위한 단위 기반 조직 분할 프레임워크로, 각 픽셀이 아닌 고정 크기 32*32 타일을 분할 단위로 분류합니다. 이 접근 방식은 정확도를 저해하지 않으면서 어노테이션 작업을 줄이고 계산 효율성을 향상시킵니다. 다중 수준의 특징 표현을 통해 미세한 형태와 전반적인 조직 맥락을 모두 포착하는 다중 레벨 비전 트랜스포머(L-ViT)를 도입했습니다. 유방 조직을 침윤성 종양, 비 신생물 기질 및 지방의 세 가지 범주로 분할하도록 훈련된 UTS는 종양-기질 정량화 및 수술 마진 평가와 같은 임상적으로 관련된 작업을 지원합니다. 459개의 H&E 염색 영역에서 386,371개의 타일을 사용하여 평가한 결과, U-Net 변형 및 트랜스포머 기반 기준 모델보다 성능이 뛰어났습니다. 코드와 데이터 세트는 GitHub에서 제공될 예정입니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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어노테이션 작업 감소 및 계산 효율 향상을 통한 효율적인 조직 분할 가능.
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다중 레벨 비전 트랜스포머(L-ViT)를 활용한 미세 형태 및 전반적 조직 맥락 모두 고려.
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유방 조직 분할을 통한 종양-기질 정량화 및 수술 마진 평가 등 임상적 활용 가능.
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기존 U-Net 및 트랜스포머 기반 모델 대비 우수한 성능.
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한계점:
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현재 유방 조직의 세 가지 범주에 대한 분할만 지원. 다른 조직 유형이나 더 세분화된 분할에는 추가 연구 필요.
