基于染色分离的对比协同训练用于组织病理学图像分析
计算机视觉与模式识别
2022-08-30 v2
摘要
我们提出了一种用于组织病理学图像分类的新型半监督学习方法。我们采用具有斑块级标注的强监督,并结合一种新颖的协同训练损失来构建半监督学习框架。协同训练依赖于数据的多个条件独立且充分的视图。我们利用颜色反卷积分离病理图像中的苏木精和伊红通道,以创建每个切片的两个视图,这些视图可部分满足上述要求。我们使用两个独立的 CNN 将两个视图嵌入到联合特征空间中。我们在该特征空间中使用视图间的对比损失来实现协同训练。我们在透明细胞肾细胞癌和前列腺癌中评估了我们的方法,并证明了相对于最先进的半监督学习方法的改进。
引用
@article{arxiv.2206.12505,
title = {Stain Based Contrastive Co-training for Histopathological Image Analysis},
author = {Bodong Zhang and Beatrice Knudsen and Deepika Sirohi and Alessandro Ferrero and Tolga Tasdizen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.12505},
year = {2022}
}