#268
summarized by : 藤中彩乃
SOS: Selective Objective Switch for Rapid Immunofluorescence Whole Slide Image Classification

どんな論文か?

高解像度の顕微鏡画像に対してパッチベースのCNNを適用するとコンピューティングリソースを消費するため,低解像度に変換してCNNでスクリーニングしたうえで,所見が不明な場所のみを高解像度で精査するというselective objective switch (SOS) を提案した.
placeholder

新規性

ギガピクセル単位の画像にパッチベースのCNNを適用するのは冗長だと示したこと.また,学習中にlow resolution network (LRN) とhigh resolution network (HRN) の非同期最適化を阻止するために,paradoxical lossという新しいlossの概念を考案したこと.

結果

肝臓・腎臓・胃の免疫染色顕微鏡画像で構成されるプライベートデータセットを使用してSOSで学習を行ったところ,reinforced dynamic multi-Scale (RDMS) などのベースラインと比較して学習時間が短縮し,精度が保たれた.

その他(なぜ通ったか?等)