Preparing Pathology WSI data for Machine Learning Experiments Dima Lituiev
With the advent of convolutional neural networks in recent years, machine learning is becoming increasingly accessible to researchers from non-computer science background. Furthermore, whole-slide imaging (WSI) pathology is gaining acceptance in both research and clinical practice, allowing for more biomedical researchers to apply modern machine learning tools to their data. However, preparing data for machine learning remains a crucial step which requires hands-on expertise. In this presentation we show how to use python open-source tools to load and transform digital slides and their annotation. As an example we will use a set of annotated kidney pathology WSI. We demonstrate how to load slides and annotation and how to save images suitable for a machine learning experiment.
技術動向の調査として、ICML Workshop Uncertainty & Robustness in Deep Learningの中で、面白そうなタイトルを中心に読んで各論文を4スライドでまとめました。
最新版:https://speakerdeck.com/masatoto/icml-2021-workshop-shen-ceng-xue-xi-falsebu-que-shi-xing-nituite-e0debbd2-62a7-4922-a809-cb07c5da2d08(文章を修正しました。)
Preparing Pathology WSI data for Machine Learning Experiments Dima Lituiev
With the advent of convolutional neural networks in recent years, machine learning is becoming increasingly accessible to researchers from non-computer science background. Furthermore, whole-slide imaging (WSI) pathology is gaining acceptance in both research and clinical practice, allowing for more biomedical researchers to apply modern machine learning tools to their data. However, preparing data for machine learning remains a crucial step which requires hands-on expertise. In this presentation we show how to use python open-source tools to load and transform digital slides and their annotation. As an example we will use a set of annotated kidney pathology WSI. We demonstrate how to load slides and annotation and how to save images suitable for a machine learning experiment.
技術動向の調査として、ICML Workshop Uncertainty & Robustness in Deep Learningの中で、面白そうなタイトルを中心に読んで各論文を4スライドでまとめました。
最新版:https://speakerdeck.com/masatoto/icml-2021-workshop-shen-ceng-xue-xi-falsebu-que-shi-xing-nituite-e0debbd2-62a7-4922-a809-cb07c5da2d08(文章を修正しました。)
Emotionally Intelligent Fashion Design Using CNN and GANharmonylab
全体的な製品の性能が向上したことにより、消費者は機能よりもイメージのような感情に訴えられる部分に注目するようになった。そこで本研究では、靴に着目することで商品イメージを識別するProduct Image Recognition model とイメージ通りの商品を生成するIntelligent Design Generation Model を提案する。Product Image Recognition model では、アンケートによって得られた各商品の画像のイメージ情報をCNNベースのモデルによって学習を行い、商品イメージの識別を実現した。Intelligent Design Generation Model では、GANベースのモデルより、イメージに沿った商品の生成を実現した。見た目による定性的な評価や被検者による実験の結果などから、提案手法の実現可能性と有効性が示せた。
Emotionally Intelligent Fashion Design Using CNN and GANharmonylab
全体的な製品の性能が向上したことにより、消費者は機能よりもイメージのような感情に訴えられる部分に注目するようになった。そこで本研究では、靴に着目することで商品イメージを識別するProduct Image Recognition model とイメージ通りの商品を生成するIntelligent Design Generation Model を提案する。Product Image Recognition model では、アンケートによって得られた各商品の画像のイメージ情報をCNNベースのモデルによって学習を行い、商品イメージの識別を実現した。Intelligent Design Generation Model では、GANベースのモデルより、イメージに沿った商品の生成を実現した。見た目による定性的な評価や被検者による実験の結果などから、提案手法の実現可能性と有効性が示せた。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
21. CTCにおける計測:腫瘍のサイズの計測について
Polyp size measurement at CT colonography: what do we know and what do we need to know?
Summers RM.
Radiology. 2010 Jun;255(3):707-20. doi: 10.1148/radiol.10090877. Review.
Radiology. 2006 Dec;241(3):802-11.
Polyps: linear and volumetric measurement at CT colonography.
Yeshwant SC, Summers RM, Yao J, Brickman DS, Choi JR, Pickhardt PJ.
PolypDiameter
文献について
PD =[12 (VA orVM)/pi]
自動体積計算or マニュアル体積計算 VAとVMを計測
1/3
VM =NPV ・VV,
25. イメージングバイオマーカーとは?
Imaging biomarker
「Biomarker」の定義
Characteristicsthat are objectively measured as indicators of normal biological processes, pathological changes, or pharmacologicresponses to a therapeutic intervention
Atkinson AJ, et al: Biomarkers and surrogate endpoints: preferreddefinitions and conceptual framework. Clinical pharmacology and therapeutics 69(3):89–95, 2001.
このうち、生物医学的画像から獲得する「Biomarker」
c.f.) CT、MRI、PET、超音波、X線等
29. Online-Remote Webinar of Neuro Imaging Biomarker
Customized integration with your electronic CRF platform
• Compliance with ISO 13485,
CE, and 21 CFR Part 11
BrainMagix(Imagilys,Inc)
30. LISIT’s International Partners
・Mint Medical GmbH, Dossenheim/ Heidelberg, Germany
・Image Information Systems,Rostock, Germany
・Object Research Systems, Montreal, Quebec
・imagilyts, Brussels, Belgium
・Clariso, San Francisco, USA
・tWANBiotech Company, Taichung, Taiwan
31. がんの効果判定にイメージングバイオマーカを利用する
検出可能な生物学的特徴として、画像特徴をイメージングバイオマーカと 称する
”Some of the imaging biomarkers used in lung nodule assessment include size, spiculation, calcification, cavitation, location within the lung, rate of growth, and rate of metabolism. ”
イメージングバイオマーカの計測精度維持(ばらつきを低減)、再現性と一 貫性を担保/管理し、正確かつ信頼性のあるデータの提供と管理を行う。
48. offline materials
DICOM cleanning/ filter and Temporal Archive
Tokyo
judging doctors of review committee
(central and independent)
FDA approvied Application:
(mint Lesion, 21 CRF part 11, GCP support etc.)
Remote Measurement
Citrix Techologies
International
(global clinica trials)
Japan, Korea
Taiwan, Singapore
US, EU
VNAGateway
Standardize image/data processing
CT/MRI/PETetc Imaging Procedure
partner imaing CRO US, EU
partner imaingCRO Asia
Local DICOM PACS for imaging CRO
Cloud Services, Data Center Services
Phamaceutical Companies
21 CRF part 11
49. DICOMクラウドのトレンド
MedXT:HTML5, Zero footprint, HIPPA(Healthcare CE), FDA approved
1.Webにドラッグアンドドロップの高速DICOMアップロード
セキュアプロキシ、DICOMTLSによるVPNレス高速DICOM通信
2.患者が主体ユーザのDICOMクラウド(HL7,HIPPA対応、電子カルテリンク)
3. 汎用クラウドストレージとデータリンク(BOXと連携)