【论文笔记】CVPR2020 Predicting Lymph Node Metastasis Using Histopathological Images Based on Multiple Ins

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#人工智能 #机器学习

这篇论文探讨了使用多实例学习预测淋巴结转移，针对全切片图像大小问题，提出将大图切割成patch进行学习。作者通过self-supervised方法学习每个patch的特征，利用VAE-GAN提取实例级特征，并通过特征选择确定有用的特征。最终，通过谱图卷积和全连接层进行袋级分类，取得了良好的结果。

今年cvpr为什么这么多medical方向的文章，学习了新知识：multi-instance learning
在这里插入图片描述

Contribution

  • 作者解决了Predicting Lymph Node Metastasis Using Histopathological Images，由于whole slide images都太大了，所以提出了把大图分成patch来做multi-instance learning的想法。 在这里插入图片描述
  • 由于没有instance-level label，作者用self-supervised的方法来学每个patch的feature。

Methods

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  • Instance-level Feature Extraction： VAE-GAN
    在这里插入图片描述
    GAN的generator和VAE的decoder是一个东西。VAE-GAN对于VAE而言，把reconstruction loss做在discriminator某层的feature上的差别，而且不是

最低0.47元/天 解锁文章
Predicting Lymph Node Metastasis Using Histopathological Images Based on Multiple Instance Learning
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