Learning Similarity via Subjective Evaluations and Deep Features of Histopathology Images
Notice bibliographique
Résumé
Visual similarity estimation for histopathology images plays a key role in many medical imaging tasks, especially in image search and retrieval. All image similarity evaluation approaches employ distance-based metrics to quantify the degree of (dis) similarity. However, it has always been challenging to numerically estimate the similarity between two images, which is compatible with subjective assessment of the human operator, i.e., physicians such as radiologists and pathologists. Relying only on distance calculations through Euclidean, Manhattan, Hamming, and cosine distances does not provide us with the result that can be translated to human judgment in linguistic terms and/or in a normalized range. There is a need for a reliable image similarity measurement compatible with the human assessment with minimum possible conflict. This work proposes a new scheme that evaluates the similarity between a pair of histopathology images close to human reasoning using a fuzzy-logic approach. To this end, we developed a web application to interface with users and to collect descriptive image similarity data for training and testing purposes. We designed an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to model the vague and uncertain nature of user image assessment for the histopathology image comparison task. The experimental results show that the trained ANFIS can estimate the image similarity with acceptable accuracy and consistent with the user evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».