Unlocking the Potential of Digital Pathology: Novel Baselines for Compression

要約

デジタルパソロジーは、病理組織画像解析における臨床実践を変革する画期的な機会を提供しますが、病理ホールスライド画像 (WSI) の相当なファイルサイズという大きなハードルに直面しています。
現在のデジタル病理ソリューションはこの問題に対処するために非可逆 JPEG 圧縮に依存していますが、非可逆圧縮は色とテクスチャの不均衡を引き起こす可能性があり、臨床上の意思決定に影響を与える可能性があります。
これまでの研究では知覚的な画質とダウンストリームのパフォーマンスを互いに独立して扱っていましたが、私たちは 4 つの異なるデータセットで知覚的なタスク品質とダウンストリーム タスクの品質に関する圧縮スキームを共同で評価しました。
さらに、圧縮スキームの公平な知覚評価のために、最初は圧縮されていないデータセットを収集します。
私たちの結果は、知覚品質を考慮して微調整された深層学習モデルが、WSI のさらなる圧縮において JPEG-XL や WebP などの従来の圧縮スキームよりも優れていることを示しています。
ただし、これらはトレーニング データに存在する圧縮アーティファクトに対して大きな偏りを示しており、さまざまな圧縮スキーム全体で一般化するのに苦労しています。
オリジナル ファイルと圧縮ファイル間の機能の類似性に基づいた新しい評価メトリクスを導入します。これは、圧縮 WSI での実際のダウンストリーム パフォーマンスと非常によく一致します。
私たちのメトリクスにより、非可逆圧縮スキームの一般的かつ標準化された評価が可能になり、さまざまなダウンストリーム タスクを個別に評価する要件が軽減されます。
私たちの研究は、WSI の非可逆圧縮スキームの評価に新たな洞察を提供し、デジタル パソロジーの臨床導入を加速するために非可逆圧縮スキームの統合評価を奨励します。

要約(オリジナル)

Digital pathology offers a groundbreaking opportunity to transform clinical practice in histopathological image analysis, yet faces a significant hurdle: the substantial file sizes of pathological Whole Slide Images (WSI). While current digital pathology solutions rely on lossy JPEG compression to address this issue, lossy compression can introduce color and texture disparities, potentially impacting clinical decision-making. While prior research addresses perceptual image quality and downstream performance independently of each other, we jointly evaluate compression schemes for perceptual and downstream task quality on four different datasets. In addition, we collect an initially uncompressed dataset for an unbiased perceptual evaluation of compression schemes. Our results show that deep learning models fine-tuned for perceptual quality outperform conventional compression schemes like JPEG-XL or WebP for further compression of WSI. However, they exhibit a significant bias towards the compression artifacts present in the training data and struggle to generalize across various compression schemes. We introduce a novel evaluation metric based on feature similarity between original files and compressed files that aligns very well with the actual downstream performance on the compressed WSI. Our metric allows for a general and standardized evaluation of lossy compression schemes and mitigates the requirement to independently assess different downstream tasks. Our study provides novel insights for the assessment of lossy compression schemes for WSI and encourages a unified evaluation of lossy compression schemes to accelerate the clinical uptake of digital pathology.

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