文章目录
- [1 要点](#1 要点)
- [2 方法](#2 方法)
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- [2.1 算法设计](#2.1 算法设计)
- [2.2 设计选择](#2.2 设计选择)
1 要点
题目：用于千兆像素图像的自监督学习 (Giga-SSL: Self-Supervised Learning for Gigapixel Images)
代码：https://github.com/trislaz/gigassl
研究目的 ：
现有的WSI分类方法依赖于有限的标注数据集，这可能导致模型过拟合和性能不足。同时，大量未标注的WSI数据集的可用性不断增加，但这些数据在现有的自监督学习 (SSL) 框架下未能充分利用。因此，拟提出了一种在WSI标签下进行SSL的策略，以利用大量未标注的WSI数据并在小数据集上提高分类性能。
关键技术：
- Giga-SSL框架 ：
一个转为WSI设计的自监督学习框架，能够在不使用任何标注数据的情况下，仅使用WSI图像来学习包表示； - SparseConvMIL架构 ：
用于WSI分类的扩展，结合了ResNet网络作为区块嵌入器和池化函数，以及子流形卷积网络来处理稀疏数据； - 对比损失（Contrastive Loss） ：
在SSL使用，通过优化正样本对的相似度来训练模型；
数据集：
- TCGA
2 方法
2.1 算法设计
令 X X X表示一个WSI，算法的骨架是扩展的SparseConvMIL架构：
- 包含一个 ResNet网络 f θ f_θ fθ (例如ResNet18)，它在第四个残差块 的开始处被切成两个连续的部分：
- 第一部分：实例 (tile) 嵌入器 e θ 1 e_{θ_1} eθ1，由 f θ f_θ fθ的从输入层到第四个残差块的部分组成；
- 第二部分：池化函数 KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: p_{θ_2，由 f θ f_θ fθ的余下层组成，包括后续的残差块直到全连接层。该部分已经转换为子流形卷积网络，以便它可以处理稀疏数据。
- 对于任何图像 i i i，ResNet嵌入 为：
f θ ( i ) = p θ 2 ( e θ 1 ( i ) ) ∈ R 512 f_θ(i) = p_{θ_2}(e_{θ_1}(i)) \in \mathbb{R}^{512} fθ(i)=pθ2(eθ1(i))∈R512
算法的训练过程包括6个顺序步骤，以提取WSI表示，如图1。
- 在实例级别设置两个WSI增强函数 t 1 t_1 t1和 t 2 t_2 t2，其图像增强域 A A A分别从颜色增强 (色彩抖动、灰度) 和几何增强 (翻转、旋转、缩放、模糊) 中采样：
- 从 X X X中为每个增强函数 t 1 t_1 t1和 t 2 t_2 t2抽取 T T T个实例，得到实例集合 { X 1 } \{X_1\} {X1}和 { X 2 } \{X_2\} {X2}；
- 存储实例集合原采样位置的左上角像素坐标，以供进一步处理；
- t 1 t_1 t1应用于 { X 1 } \{X_1\} {X1}中的所有实例，得到增强实例 t 1 ( { X 1 } ) t_1(\{X_1\}) t1({X1})，同理可得 t 2 ( { X 2 } ) t_2(\{X_2\}) t2({X2})；
- 实例嵌入：通过实例嵌入器 e θ 1 e_{θ_1} eθ1同时独立地将 t 1 ( { X 1 } ) t_1(\{X_1\}) t1({X1})和 t 2 ( { X 2 } ) t_2(\{X_2\}) t2({X2})中的每个实例向前传递。每张图像因此被转换为一个特征图，通过所有像素取平均，每个增强实例集合中的每个实例，都将获得一个大小为 F F F (对于ResNet18为256) 的实例嵌入；
- 构建稀疏图 ：按照SparseConvMIL框架，通过将 t 1 ( { X 1 } ) t_1(\{X_1\}) t1({X1})产生的每个嵌入分配到它们在步骤1中采样的原始实例的位置，构建一个稀疏图 S 1 S_1 S1 (下采样因子 d = 224 d = 224 d=224)。类似地，从 t 2 ( { X 2 } ) t_2(\{X_2\}) t2({X2})的嵌入构建一个稀疏图 S 2 S_2 S2；
- 难点 ：之所以叫稀疏图，是因为抽取的实例的位置随机，结合它们的 x x x与 y y y坐标，自然就是稀疏分布的实例图；
- S 1 S_1 S1和 S 2 S_2 S2被随机翻转、旋转，并独立地沿 x x x 轴和 y y y轴以 [ 0.5 , 2 ] [0.5, 2] [0.5,2]中均匀采样的因子进行缩放；
- 难点：这样做的目的是进一步增强稀疏图；
- 这也可以用来增强WSI，不过当前和后续的训练过程只需要增强的稀疏图；
- 将稀疏图嵌入到两个增强的WSI表示中：为了计算表示，对两个增强的稀疏图 S 1 S_1 S1和 S 2 S_2 S2应用 p θ 2 p_{θ_2} pθ2。在这个阶段，输入是 X X X的两个增强视图；
- 损失优化与SimCLR 中的做法一样，最终将增强视图输入到投影器中，得到两个增强的投影，用它们来计算损失。我们通过优化对比损失NT-XENT来训练池化函数$p_{θ_2}的权重。给定一个由增强WSI ( X 1 i , X 2 i ) i ∈ B (X^i_1, X^i_2){i∈B} (X1i,X2i)i∈B组成的小批量 B B B，为WSI的正样本对设置损失函数如下：
ℓ i = − l o g exp ( sim ( X 1 i , X 2 i ) / τ ) ∑ x ∈ B ( 1 x ≠ X 1 i exp ( sim ( X 1 i , x ) / τ ) (1) \tag{1} ℓ_i = - log\frac{\exp(\text{sim}(X^i_1, X^i_2) / τ)}{∑{x∈B}( \mathbf{1}_{x\neq X^i_1} \exp(\text{sim}(X^i_1, x) / τ)} ℓi=−log∑x∈B(1x=X1iexp(sim(X1i,x)/τ)exp(sim(X1i,X2i)/τ)(1)其中 τ τ τ是温度参数， 1 ⋅ 1{\cdot} 1⋅是指示函数。最终损失是这些项在整个视图中的平均值。
2.2 设计选择
- 选择基础CNN架构 ：
Giga-SSL理论上不依赖于ResNet架构。有许多好的架构可供选择，用于实例编码器和池化函数，包括不同架构的两部分。然而，池化函数必须能够处理稀疏数据，因为它处理增强的稀疏图； - 离线增强策略 ：
GigaSSL训练的一个关键计算瓶颈是在线计算一批B个WSI的实例嵌入，每个WSI由 T T T个实例组成。GPU内存限制对 B B B和 N t N_t Nt施加限制，这实际上限制了每批可以使用的总实例数。此外，已经证明在自然图像的SSL中需要大的批次大小以获得具有良好下游分类性能的表示。解决这些问题的一个策略是冻结实例编码器 e θ 1 e_{θ_1} eθ1并预计算每个WSI的随机采样和增强实例的嵌入，即基本上绕过步骤1和2：- 采样50个实例级增强函数 t k t_k tk;
- 对于每个 k k k，从WSI中随机抽取256个实例并用 t k t_k tk增强；
- 同时独立地将每个增强实例输入 e θ 1 e_{θ_1} eθ1并存储。这个过程得到 N ∗ 50 ∗ 256 N*50*256 N∗50∗256个实例嵌入，其中 N N N是Giga-SSL训练数据集中WSI的总数。
说人话：
- WSI很大，所有随机抽样 T T T个并增强，这样的结果被称为增强实例集合，也可以说是稀疏图。稀疏图将被进一步增强，这个过程相当于得到新的WSI；
- 新的WSI输入的预训练模型，后面就是自监督学习的过程了；