Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:liu-196681" >
Gigapixel end-to-en...
-
Dooper, StephanRadboud Univ Nijmegen, Netherlands
(författare)
Gigapixel end-to-end training using streaming and attention
- Artikel/kapitelEngelska2023
Förlag, utgivningsår, omfång ...
-
ELSEVIER,2023
-
electronicrdacarrier
Nummerbeteckningar
-
LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:liu-196681
-
https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-196681URI
-
https://doi.org/10.1016/j.media.2023.102881DOI
Kompletterande språkuppgifter
-
Språk:engelska
-
Sammanfattning på:engelska
Ingår i deldatabas
Klassifikation
-
Ämneskategori:ref swepub-contenttype
-
Ämneskategori:art swepub-publicationtype
Anmärkningar
-
Funding Agencies|Innovative Medicines Initiative 2 Joint Undertaking [945358]; European Union; EFPIA, Belgium
-
Current hardware limitations make it impossible to train convolutional neural networks on gigapixel image inputs directly. Recent developments in weakly supervised learning, such as attention-gated multiple instance learning, have shown promising results, but often use multi-stage or patch-wise training strategies risking suboptimal feature extraction, which can negatively impact performance. In this paper, we propose to train a ResNet-34 encoder with an attention-gated classification head in an end-to-end fashion, which we call StreamingCLAM, using a streaming implementation of convolutional layers. This allows us to train end-to-end on 4-gigapixel microscopic images using only slide-level labels.We achieve a mean area under the receiver operating characteristic curve of 0.9757 for metastatic breast cancer detection (CAMELYON16), close to fully supervised approaches using pixel-level annotations. Our model can also detect MYC-gene translocation in histologic slides of diffuse large B-cell lymphoma, achieving a mean area under the ROC curve of 0.8259. Furthermore, we show that our model offers a degree of interpretability through the attention mechanism.
Ämnesord och genrebeteckningar
Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)
-
Pinckaers, HansRadboud Univ Nijmegen, Netherlands
(författare)
-
Aswolinskiy, WitaliRadboud Univ Nijmegen, Netherlands
(författare)
-
Hebeda, KonnieRadboud Univ Nijmegen, Netherlands
(författare)
-
Jarkman, SofiaLinköpings universitet,Avdelningen för neurobiologi,Medicinska fakulteten,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV,Region Östergötland, Klinisk patologi(Swepub:liu)sofja84
(författare)
-
van der Laak, JeroenLinköpings universitet,Avdelningen för diagnostik och specialistmedicin,Medicinska fakulteten,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV,Region Östergötland, Klinisk patologi,Radboud Univ Nijmegen, Netherlands(Swepub:liu)jerva26
(författare)
-
Litjens, GeertRadboud Univ Nijmegen, Netherlands
(författare)
-
Radboud Univ Nijmegen, NetherlandsAvdelningen för neurobiologi
(creator_code:org_t)
Sammanhörande titlar
-
Ingår i:Medical Image Analysis: ELSEVIER881361-84151361-8423
Internetlänk
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas