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HASD:分层适应于病理切片级域移位

JingsongLiu,HanLi,ChenYang,MichaelDeutges,Ario

Sadafi,XinYou,KatharinaBreininger,NassirNavab,andPeterJ.

Schüffler

InstituteofPathology,TechnicalUniversityofMunich,TUMSchoolofMedicine

andHealth,Munich,Germany

ComputerAidedMedicalProcedures(CAMP),TUMunich,Munich,Germany

MunichCenterforMachineLearning(MCML),Munich,Germany

本InstituteofAIforHealth,ComputationalHealthCenter,HelmholtzMunich,

Munich,Germany

译CenterforAIandDataScience(CAIDAS),Julius-Maximilians-Universität

中Würzburg,Würzburg,Germany

2

v

3

7

6

3

2

.

6

0

5摘要领域转移是病理学中人工智能面临的一个关键问题,因为它受到特

2定中心条件的严重影响。当前的病理学领域适应方法侧重于图像块而非

:

v全幻灯片图像(WSI),因此无法捕捉到典型临床场景所需的整体WSI特

i

x征。在这项工作中,我们通过提出一个用于滑动层域偏移的分层适应框架

r

a(HASD)来解决滑动层面域转移的挑战。HASD通过两个关键组件实现了

多尺度特征一致性和计算高效的滑动层面领域适应:(1)一个集成领域级对

齐求解器进行特征对齐、幻灯片级几何不变性正则化以保持形态结构以及

补丁级注意力一致性正则化以维持局部关键诊断线索的分层适应框架;和

(2)一种减少计算开销的原型选择机制。我们在五个数据集上的两个滑动层

面任务上验证了我们的方法,实现了乳腺癌HER2分级队列中AUROC提

高了4.1%,以及UCEC生存预测队列中的C指数提升了3.9%。我们的方法

为病理学机构提供了一种实用且可靠的滑动层面领域适应解决方案,同时

减少了计算和标注成本。代码可在/TumVink/HASD

获取。

Keywords:领域迁移·病理切片层面的任务

2Liuetal.

(a)

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