CPLIP: Zero-Shot Learning for Histopathology with Comprehensive Vision-Language Alignment

Title: CPLIP: Zero-Shot Learning for Histopathology with Comprehensive Vision-Language Alignment

Authors: Sajid Javed, Arif Mahmood, Iyyakutti Iyappan Ganapathi, Fayaz Ali Dharejo, Naoufel Werghi, Mohammed Bennamoun

Published: Jun 7, 2024

Link: https://arxiv.org/abs/2406.05205v1

Summary (Generated by Microsoft Copilot):

Introduction:

• この論文は、病理組織学における画像テキストアライメントを強化するための教師なし技術である**Comprehensive Pathology Language Image Pre-training（CPLIP）**を紹介する。

Challenges:

• Whole Slide Images（WSI）の不足と多様ながん形態。
• 組織認識やがんサブタイピングなどのタスクにおけるVLモデルのzero-shot転移の制限。

Methods:

• 病理学固有の辞書の作成。
• 言語モデルを使用したテキスト記述の生成。
• 画像とテキストをアライメントするための多対多のコントラスト学習。

Novelties:

• 包括的なテキストプロンプトと視覚概念のアライメント。
• zero-shot学習能力の向上。

Results:

• zero-shot学習シナリオにおけるパフォーマンスの向上。
• 解釈可能性とロバスト性において既存手法を上回る。

Performances:

• 複数のデータセットにわたる優れたzero-shot分類とセグメンテーション。

Limitations:

• 広範なデータ処理による計算上の要求。

Discussion:

• さらなる研究の可能性と再現性。
• コミュニティで使用するためのコードのGitHubでの公開。