#497
summarized by : 中村 優太
Predicting Lymph Node Metastasis Using Histopathological Images Based on Multiple Instance Learning With Deep Graph Convolution
Yu Zhao, Fan Yang, Yuqi Fang, Hailing Liu, Niyun Zhou, Jun Zhang, Jiarui Sun, Sen Yang, Bjoern Menze, Xinjuan Fan, Jianhua Yao

どんな論文か？

大腸癌(腺癌)の病理組織標本画像について, 原発巣のWhole Slide Image (WSI)のみからリンパ節転移の有無を推測した研究.
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新規性

特徴量抽出を教師なしかつ高い性能で実現させるために, VAE-GAN, 弱教師あり学習による Multiinstance learning (MIL), Graph Convolutional Network (GCN)をそれぞれ利用している点.

結果

The Cancer Genome Atlas (TCGA) datasetのうち結腸癌の425病変からリンパ節転移の有無を各々推測するタスクを行い, ROC AUC 0.7102を達成した. これは従来の弱教師あり学習による手法や, handcraft featureを使う手法などとくらべて最高性能であった.

その他（なぜ通ったか？等）

このページで利用されている画像は論文から引用しています．