1 概括

對(duì)于計(jì)算病理學(xué)中的千兆像素全玻片成像 (WSI)，WSI在20倍放大倍率下可大至150000×150000像素，并在不同分辨率下呈現(xiàn)視覺標(biāo)記的層次結(jié)構(gòu)：從捕獲單個(gè)細(xì)胞的16×16圖像到4096×4096圖像表征組織微環(huán)境內(nèi)的相互作用。

研究者引入了一種新的ViT架構(gòu)，稱為分層圖像金字塔變換器 (HIPT)，它利用WSI中固有的自然分層結(jié)構(gòu)，使用兩個(gè)級(jí)別的自監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)高分辨率圖像表示。HIPT使用10,678千兆像素WSI、408,218 4096×4096圖像和104M 256×256圖像對(duì)33種癌癥類型進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。在9個(gè)幻燈片級(jí)任務(wù)上對(duì)HIPT表示進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試，并證明：

1) 具有分層預(yù)訓(xùn)練的HIPT優(yōu)于當(dāng)前最先進(jìn)的癌癥分型和生存預(yù)測(cè)方法；

2) 自監(jiān)督ViT能夠?qū)χ匾臍w納建模關(guān)于腫瘤微環(huán)境中表型的層次結(jié)構(gòu)的偏見。

2 主要框架

整張幻燈片圖像(WSI)的層次結(jié)構(gòu)。左邊：與自然圖像不同，由于WSI具有固定的比例，因此存在不同圖像分辨率的視覺標(biāo)記的層次結(jié)構(gòu)。右邊：除了將單個(gè)256×256圖像表示為256 [16×16]標(biāo)記的序列外，還可以將這些256×256圖像視為4096中更大的、不相交的[256×256]標(biāo)記序列的一部分4096×4096區(qū)域。

HIPT 架構(gòu)

受在自然語(yǔ)言處理中使用分層表示的啟發(fā)，其中嵌入可以在字符、單詞、句子和段落級(jí)別聚合以形成文檔表示，在x16單元格、x256補(bǔ)丁、x4096區(qū)域級(jí)以形成幻燈片表示。為了在每個(gè)階段對(duì)視覺概念之間的重要依賴關(guān)系進(jìn)行建模，將Transformer自注意力調(diào)整為置換等變聚合層。請(qǐng)注意，由于使用x256標(biāo)記修補(bǔ)x4096區(qū)域的復(fù)雜性與使用x16標(biāo)記修補(bǔ)x256圖像的復(fù)雜性相同，可以使用類似的自監(jiān)督ViT技術(shù)為低分辨率圖像預(yù)訓(xùn)練高分辨率圖像的聚合層。

Multi-Head Self-Attention Visualization of SelfSupervised ViTs

對(duì)于浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌(IDC)，展示了ViT256-16和ViT4096-256的自監(jiān)督可視化，分別在x256和x4096區(qū)域上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。對(duì)于x256補(bǔ)丁，ViT256-16能夠描繪x16 tokens中的基質(zhì)、細(xì)胞和“空白”存在。對(duì)于x4096區(qū)域，ViT4096-256描繪了粗粒度的形態(tài)特征，例如腫瘤巢及其周圍的促纖維增生（松散）基質(zhì)。

3 實(shí)驗(yàn)

HIPT中的Hierarchical Attention Maps

ViT256-16 DINO Pretraining

Hierarchical Attention Maps for Colorectal Cancer (CRC)