Selection of Distinct Morphologies to Divide & Conquer Gigapixel Pathology Images

要約

全体スライド画像 (WSI) は、複雑な組織構造を示す大規模なデジタル病理学ファイルです。
各 WSI からパッチの小さな代表的なサブセットを選択することは、不可欠ですが、困難です。
したがって、計算病理学における分類と WSI マッチングを含む WSI 分析を容易にするためには、「分割統治」アプローチに従うことが不可欠になります。
この目的を達成するために、WSI パッチのサブセットを選択するための「個別形態の選択」(SDM) と呼ばれる新しい方法を提案します。
目的は、特定の WSI 内のすべての固有の形態学的バリエーションを網羅すると同時に、これらのバリエーションを表すために選択されるパッチの数を最小限に抑え、コンパクトでありながら包括的なパッチのセットを確保することです。
この体系的に精選されたパッチ セットは、私たちが「モンタージュ」と呼ぶものを形成します。
さまざまな公的および民間の組織病理学データセットにわたる SDM モンタージュの代表性を評価します。
これは、Leave-one-out WSI 検索およびマッチング評価手法を使用して行われ、最先端の Yottixel のモザイクと比較されます。
SDM は、評価中にすべてのデータセットにわたって顕著な有効性を示します。
さらに、SDM は、WSI 内の明確な形態学的特徴を捕捉するために選択プロセスを本質的に最適化することにより、Yottixel のモザイクの重要な側面である経験的なパラメータ化の必要性を排除します。

要約(オリジナル)

Whole slide images (WSIs) are massive digital pathology files illustrating intricate tissue structures. Selecting a small, representative subset of patches from each WSI is essential yet challenging. Therefore, following the ‘Divide & Conquer’ approach becomes essential to facilitate WSI analysis including the classification and the WSI matching in computational pathology. To this end, we propose a novel method termed ‘Selection of Distinct Morphologies’ (SDM) to choose a subset of WSI patches. The aim is to encompass all inherent morphological variations within a given WSI while simultaneously minimizing the number of selected patches to represent these variations, ensuring a compact yet comprehensive set of patches. This systematically curated patch set forms what we term a ‘montage’. We assess the representativeness of the SDM montage across various public and private histopathology datasets. This is conducted by using the leave-one-out WSI search and matching evaluation method, comparing it with the state-of-the-art Yottixel’s mosaic. SDM demonstrates remarkable efficacy across all datasets during its evaluation. Furthermore, SDM eliminates the necessity for empirical parameterization, a crucial aspect of Yottixel’s mosaic, by inherently optimizing the selection process to capture the distinct morphological features within the WSI.

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