Weakly Supervised Gland Segmentation with Class Semantic Consistency and Purified Labels Filtration
Notice bibliographique
Résumé
Image-level weakly supervised semantic segmentation (WSSS) reduces the dependence on high-quality data annotation, which plays a crucial role in computational pathology. Benefit from the ability to localize the objects with only binary labels, Class Activation Map (CAM) is a widely used method to initial pseudo masks. However, due to the low contrast among different tissues in histopathological images, most existing CAM-based methods perform poorly in gland segmentation. We retrospect this process and find that class consistency and semantic consistency can guide the network to effectively distinguish confusing pixels and generate fine-grained pseudo masks. Specifically, for class consistency, we propose Consistency Correlation Attention (CCA) to encourage the network to focus on the contribution of class features to semantic dependencies. For semantic consistency, we propose Multi-scale Pyramid Fusion Pooling (MPFP) to aggregate coarse-to-fine global semantic information from CAMs at multiple spatial resolutions, thus identifying class localization. Additionally, we introduce a Purified Labels Filtration (PLF) strategy during the segmentation phase to mitigate the noisy supervision signal and improve the segmentation quality of the model. Extensive experiments show that the our method achieves new state-of-the-art results on three publicly available gland datasets. Furthermore, our method demonstrates impressive domain adaptation capability, achieving satisfactory results with only a small portion of samples when faced with unseen domain data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».