Lightweight self supervised learning framework for domain generalization in histopathology
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of large foundation models (FMs) in histopathology, trained on extensive image datasets using high-performance graphics processing unit (GPU) clusters, has demonstrated significant potential in advancing computational pathology. FMs have potential to overcome the domain gap between training and testing datasets, which creates more translation opportunities. However, the reliance on vast computational resources and large-scale data often limits accessibility and widespread adoption of FMs. To address this limitation, we present HistoLite, a lightweight self-supervised learning framework designed to enable domain-invariant representation learning in histopathology. HistoLite utilizes customizable auto-encoders within a self-supervised learning paradigm that learns generalized and transferable features in an efficient manner. We evaluated the proposed framework using breast Whole Slide Images (WSIs) and benchmarked performance with state-of-the-art FMs for domain generalization. A novel dataset was curated that is of the same tissue slides, scanned by two different scanning platforms, which allows for specific analysis of covariate shifts due to scanner bias. Aspects evaluated include the difference in embeddings across scanners using novel representation shift metrics, including a robustness index, and accuracy, which looks at performance on downstream tasks. The top performing models were UNI, Virchow2 and Prov-GigaPath, likely due to large model sizes and training datasets. In general, most FMs were found to be susceptible to scanner-bias, as shown by differences in embeddings and drop in performance on the held-out scanner. This has significant implications for real-world deployment of FMs in histopathology. HistoLite offered low representation shift in embeddings, the lowest performance drop on out-of-domain data with modest classification accuracy, indicating the smaller model may exhibit a tradeoff between accuracy and generalization.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».