Efficient Whole Slide Image Classification through Fisher Vector Representation

要約

特に全スライド画像 (WSI) のコンピューター解析によるデジタルパソロジーの進歩により、診断の精度と効率が大幅に向上する見込みです。
ただし、WSI はサイズが大きく複雑であるため、コンピューターを使用して分析して分類することが困難になります。
この研究では、最も有益なパッチの識別と検査を自動化し、スライド全体を処理する必要性を排除することにより、WSI 分類のための新しい方法を導入しています。
私たちの方法には 2 つの段階が含まれます。まず、病理学的重要性に基づいて WSI から少数のパッチのみを抽出します。
次に、これらのパッチから抽出された特徴を表現するためにフィッシャー ベクトル (FV) を使用します。これは、きめの細かい詳細をキャプチャする堅牢性で知られています。
このアプローチは、WSI 表現内の主要な病理学的特徴を強調するだけでなく、計算オーバーヘッドも大幅に削減するため、プロセスがより効率的でスケーラブルになります。
私たちは、提案された手法を複数のデータセットにわたって厳密に評価し、包括的な WSI 分析と現代の弱教師学習方法論に対するパフォーマンスのベンチマークを行いました。
経験的な結果は、Fisher ベクトル表現と組み合わせた、選択されたパッチの集中的な分析が、標準的な手法の分類精度と一致するだけでなく、時にはそれを上回ることを示しています。
さらに、この戦略は計算負荷とリソース消費を著しく削減し、それによってデジタル病理学の領域における WSI 分析のための効率的かつ正確なフレームワークを確立します。

要約(オリジナル)

The advancement of digital pathology, particularly through computational analysis of whole slide images (WSI), is poised to significantly enhance diagnostic precision and efficiency. However, the large size and complexity of WSIs make it difficult to analyze and classify them using computers. This study introduces a novel method for WSI classification by automating the identification and examination of the most informative patches, thus eliminating the need to process the entire slide. Our method involves two-stages: firstly, it extracts only a few patches from the WSIs based on their pathological significance; and secondly, it employs Fisher vectors (FVs) for representing features extracted from these patches, which is known for its robustness in capturing fine-grained details. This approach not only accentuates key pathological features within the WSI representation but also significantly reduces computational overhead, thus making the process more efficient and scalable. We have rigorously evaluated the proposed method across multiple datasets to benchmark its performance against comprehensive WSI analysis and contemporary weakly-supervised learning methodologies. The empirical results indicate that our focused analysis of select patches, combined with Fisher vector representation, not only aligns with, but at times surpasses, the classification accuracy of standard practices. Moreover, this strategy notably diminishes computational load and resource expenditure, thereby establishing an efficient and precise framework for WSI analysis in the realm of digital pathology.

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