A Multi-Granularity Approach to Similarity Search in Multiplexed Immunofluorescence Images
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the rapid increase and importance of multiplexed immunofluorescence (mIF) imaging data in spatial biology, there is a pressing need to develop efficient image-to-image search pipelines for both diagnostic and research purposes. While several image search methods have been introduced for conventional images and digital pathology, mIF images present three main challenges: (1) high dimension-ality, (2) domain-specificity, and (3) complex additional molecular information. To address this gap, we introduce the MIISS framework, a M ulti-granularity m I F I mage S imilarity S earch pipeline that employs self-supervised learning models to extract features from mIF image patches and an entropy-based aggregation method to enable similarity searches at higher, multi-granular levels. We then benchmarked various feature generation approaches to handle high dimensional images and tested them on various foundation models. We conducted evaluations using datasets from different tissues on both patch- and patient-level, which demonstrate the frame-work’s effectiveness and generalizability. Notably, we found that domain-specific models consistently outperformed other models, further showing their robustness and generalizability across different datasets. The MIISS framework offers an effective solution for navigating the growing landscape of mIF images, providing tangible clinical benefits and opening new avenues for pathology research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».