论文阅读 (96)：Rethinking Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification (2023 IEEE TMI)_ieee tmi2023

1 要点

1.1 概述

题目：重新思考多示例全幻灯片分类：一个优秀的实例分类器至关重要 (Rethinking multiple instance learning for whole slide image classification: A good instance classifier is all you need)

目的：提出一个用于弱监督全幻灯片 (WSI) 分类的实例级多示例 (MIL) 框架，其动机和框架如图1：

1. 结合对比学习和原型学习，以实验准确的实例和包分类；
2. 提出了一个实例级弱监督对比学习算法，其通过原型学习来生成准确的实例伪标签；
3. 提出了一个弱监督对比学习、原型学习，以及实例分类器训练的联合训练策略。

图1：方法动机。A. 已有的基于实例的MIL方法将包标签作为实例标签，导致出现大量噪声实例；B. 基于包的方法仅找寻最有识别性的正实例，而忽略其它实例；C. 本文提出一个基于对比学习和原型学习的基于实例的MIL框架

1.2 代码

暂无。

1.3 引用

@article{Qu:2023:110,
author		=	{Lin Hao Qu and Ying Fan Ma and Xiao Yuan Luo and Man Ning Wang and Zhi Jian Song},
title		=	{Rethinking multiple instance learning for whole slide image classification: A good instance classifier is all you need},
journal		=	{{IEEE TMI}},
pages		=	{1--10},
year		=	{2023}
}
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2 方法

2.1 一些符号和问题声明

目标：基于标准MIL假设，预测每个包以及实例的标签。

2.2 方法框架

图3展示了所提出INS框架的总体流程，其目标是使用实例集弱监督对比学习 (IWSCL) 和基于提案的伪标签生成 (PPLG) 来训练一个实例级分类器：

1. 在每轮迭代中，首先随机从所有实例中选择一个实例$x_{i,j}$，然后使用两种增强方法生成query视角和key视角；
2. 在query视角分支中，将其输入到编码器，再分别传递给实例分类器和基于MLP (全连接) 的投影头，以分别获取预测类别${\hat{y}}_{i,j}\in {\mathbb{R}}^2$ (一个表示正负的one-hot向量) 和特征嵌入$q_{i,j}\in {\mathbb{R}}^d$；
3. 在key视角，同理获得特征嵌入$k_{i,j}\in {\mathbb{R}}^d$，其所需的编码器和投影头分别是基于动量方法对query视角下编码器和投影头的更新；
4. 受MOCO和Pico方法的启发，使用一个嵌入队列来存储key视角下的特征嵌入及相应的预测类别。然后使用当前实例的${\hat{y}}_{i,j},q_{i,j},k_{ij}$和来自先前迭代的嵌入队列来执行IWSCL；
5. 对于$q_{i,j}$，将嵌入队列中具有相同预测类别的实例嵌入拉近，其它的则拉远；在PPLG模块中，在模型训练时，保留两个代表特征向量作为正原型和负原型；
6. 使用来自先前迭代的$q_{i,j}$和原型向量生成伪标签$x_{i.j}$；
7. 使用${\hat{y}}_{i,j}$和$q_{i,j}$，以及获得的$x_{i,j}$在当前迭代结束时训练实例分类器；
8. 在训练时，为了防止包级别退化，添加一个包级别约束损失。

图3：所提出INS框架的总体流程，其中pos是positive的缩写，neg是negative的缩写，以及aug是augmentation的缩写。IWSCL和PPLG则分别表示实例级弱监督对比学习，以及基于提案的伪标签生成。

2.3 IWSCL

对比学习中最重要的步骤是构建正负样本集，然后通过拉近正样本和推离负样本来学习其健壮性特征表示。为了在MIL设置下区分正实例和负实例，本文使用family和non-family样本集来分别表示对比学习中的正负样本集。

在MIL中，所有负包中的实例天然属于同一个样本集。这样的弱标签信息可以有效地引导实例级对比学习。具体地，在训练时使用一个大的嵌入队列来存储实例的特征嵌入$k_{i,j}$和它们的预测类别${\hat{y}}_{i,j}$。注意对于负包中的实例，将直接分配负类，即${\hat{y}}_{i,j}=0$。

2.3.1 Family和non-family样本选择

对于实例$x_{i,j}$和其嵌入$q_{i,j}$，使用实例分类器的预测类别${\hat{y}}_{i,j}$和嵌入队列来构建family集$F(q_{i,j})$和non-family集$F^{\prime }(q_{i,j})$，然后基于$q_{i,j}$执行对比学习：

1. $F(q_{i,j})$包含两部分，第一部分包含嵌入$q_{i,j}$和$k_{i,j}$，第二部分包含嵌入队列中类别标签等于${\hat{y}}_{i,j}$的的嵌入；
2. $F^{\prime }(q_{i,j})$包含嵌入队列中其它类别标签的嵌入。

形式上，给定一个小批次，令所有的query和key嵌入表示为$B_q$和$B_k$，嵌入队列表示为$Q$。对于实例$(x_{i,j},q_{i,j},{\hat{y}}_{i,j})$，其对比嵌入池定义为：
P ( q i , j ) = ( B q ∪ B k ∪ Q ) ∖ { q i , j } (2) \tag{2} P(q_{i,j})=(B_q\cup B_k\cup Q)\setminus\{ q_{i,j} \} P(qi,j​)=(Bq​∪Bk​∪Q)∖{qi,j​}(2)在$P(q_{i,j})$中，$F(q_{i,j})$和$F^{\prime }(q_{i,j})$被定义为：
F ( q i , j ) = { m ∣ m ∈ P ( q i , j ) , y ^ m = y ^ i , j } (3) \tag{3} F(q_{i,j})=\{ m|m\in P(q_{i,j}),\hat{y}_m=\hat{y}_{i,j} \} F(qi,j​)={m∣m∈P(qi,j​),y^​m​=y^​i,j​}(3)$$F^{\prime }(q_{i,j})=P(q_{i,j})\setminus F(q_{i,j})\text{\hspace{1em}(4)}$$

2.3.2 对比损失

基于嵌入$q_{i,j}$所构建的对比损失如下：
$${\mathcal{L}}_{IWSCL}(q_{i,j})=\frac{1}{|F(q_{i,j})|}\sum _{k_{+}\in F(q_{i,j})}\log \frac{\exp (q_{i,j}^{\top }{k}_{+}/\tau )}{{\sum }_{k_{-}}\in F^{\prime }(q_{i,j})\exp (q_{i,j}^{\top }{k}_{-}/\tau )}\text{\hspace{1em}(5)}$$其中$\tau \le 0$是温度参数。

2.3.3 嵌入队列更新

在每次迭代结束时，当前实例的动量嵌入$k_{i,j}$及其预测标签${\hat{y}}_{i,j}$将被添加，最先加入的嵌入及其标签则被移除。

2.4 基于提案的伪标签生成

提案学习用于给实例分配更准确的伪标签。对此，保留了两个代表特征向量，一个用于负实例，另一个则用于正实例，其记为${\mu }_r\in {\mathbb{R}}^d,r=0,1$。伪标签的生成和原型的更新通过真负实例和实例分类器引导。

2.4.1 伪标签生成

如果当前实例$x_{i,j}$来自于正包，计算其与两个原型向量${\mu }_r$的内积，然后选择具有最小特征距离的伪标签作为更新方向$z_{i_j\in {\mathbb{R}}^2}$。接下来，使用一个移动更新策略来更新实例的伪标签：
$$s_{i,j}=\alpha s_{i,j}+(1-\alpha )z_{i,j},z_{i,j}=onehot(\mathrm{argmax}{q}_{i,j}^{\top }{\mu }_r),\text{\hspace{1em}(6)}$$其中$\alpha$是用于移动更新的系数，$onehot$用于将值转换为2维one-hot编码。

2.4.2 原型更新

如果当前实例$x_{ij}$来自正包，则根据其预测类别${\hat{y}}_{i,j}$和嵌入$q_{i,j}$来更新提案：
$${\mu }_c=Norm(\beta {\mu }_c+(1-\beta )q_{i,j}),c=\mathrm{argmax}{\hat{y}}_{i,j}\text{\hspace{1em}(7)}$$其中$\beta$与$\alpha$类似，$Norm$是标准化函数。

如果当前实例$x_{i,j}$来自负包，则更新负原型为：
$${\mu }_c=Norm(\beta {\mu }_0+(1-\beta )q_{i,j})\text{\hspace{1em}(8)}$$

2.4.3 实例分类损失

训练实例分类器时，使用分类器的预测值$p_{i,j}\in {\mathbb{R}}^2$和伪标签$s_{i,j}$的交叉熵损失：
$${\mathcal{L}}_{cls}=CE(p_{i,j},s_{i,j})\text{\hspace{1em}(9)}$$

2.5 包约束和总损失

2.5.1 包约束

为了充分利用包标签，我们记录每个实例的索引，并应用以下包约束损失：
$${\mathcal{L}}_{bc}=CE(MLP(Mean(q_{i,j},j=1,2,\cdot ,n_i)),Y_i)\text{\hspace{1em}(10)}$$

2.5.2 总损失

$$\mathcal{L}={\mathcal{L}}_{IWSCL}+{\lambda }_1{\mathcal{L}}_{cls}+{\lambda }_2{\mathcal{L}}_{bc}\text{\hspace{1em}(11)}$$

3 实验结果

3.1 数据集

3.1.1 仿真CIFAR-MIL数据集

CIFAR-MIL基于CIFAR-10数据集构建，该数据集包含60000张32x32的图像，累计十个类别，每个类别6000张图像。这些图像又可以划分为50000训练，10000测试。

为了模拟病理学WSI，将每个图像看作是一个实例，卡车类别的实例视作正实例，其它的作为负实例。然后，每个正包随机选择$a$个正实例和$100-a$个负实例 (不重复)，则记正实例比例为$a/100$。同理，生成包含100个实例的负包。上述过程不断重复，直到所有正实例或者负实例被使用过。CIFAR-MIL正实例的比例分别设置为5%、10%、20%、50%，以及70%。

3.1.2 Camelyon16公开数据集

该数据集是用于检测乳腺癌淋巴结转移的一个公开数据集，其中包含转移的被标记为正，其余的被标记为负。此外每一个WSI包含一个表示正负的标签，转移区域的像素级标签同样被提供。为了满足弱监督场景，训练时仅使用幻灯片级标签，测试时则使用像素标签的实例分类性能。

在训练前，每个WSI采用10x放大，且划分为512x512个不重叠区域，熵少于5的区块将作为背景被移除。如果一个区块包含25%以上的癌症区域，则标记为正。最终获得用于训练的累计186604个实例，其中243张幻灯片和111张幻灯片分别用于训练和测试。

数据集的官网：https://camelyon16.grand-challenge.org/Data/
处理好的区块：https://github.com/basveeling/pcam

3.1.3 TCGA肺癌数据集

该数据集包含1054张收集自TCGA官网的WSI，其包含两个肺癌子类型，即肺腺癌和肺鳞状细胞癌。本文的目标是加速两种类型的诊断，即将肺腺癌标记为负，余下标记为正。该数据集仅提供了幻灯片级标注，每个WSI平均大小为5000。这些WSI被随机划分为840个训练，余下210测试，其中有4张低质量WSI被抛弃。

3.1.4 Cervical癌症数据集

Cervical是一个临床诊断病理学数据集包含374张来自不同患者的宫颈癌原发病变的H&E染色WSI。每张WSI被放大5倍，并被裁剪为多个224x224的非重叠区域构成一个包。熵低于5的背景区块被舍弃：

1. 原发肿瘤淋巴结转移的预测：盆腔淋巴结转移患者的WSI标记为正，累计209，余下标记为负，累计165。从中随机选择300作为训练，74作为测试；
2. 患者生存概率预测：根据详细的随访记录对所有患者进行分组，使用中位数作为分界线，其中三年内没有经历癌症相关死亡的患者被标记为负，余下标记为正。从中随机选294作为训练，余下80作为测试；
3. 免疫组化标记物KI-67的预测：根据KI-67免疫组织化学报告的中位数作为截止值，其中 KI-67水平低于75的标记为负，余下标记为正。从机随机选择294作为训练，余下作为测试。

3.2 度量标准和对比方法

1. 度量标准：AUC和ACC；
2. 对比算法：
   • 基于实例的方法：MILRNN、Chi-MIL、DGMIL；
   • 基于包的方法：ABMIL、Loss-ABMIL、CLAM、DSMIL、TransMIL、DTFD-MIL、TPMIL，以及WENO；
3. 预处理器：SimCLR。

3.3 实现细节

1. 与DSMIL一致，所有的区块均进行裁剪和背景去除操作；
2. 编码器使用ResNet18；
3. 实例分类器使用MLP;
4. 投影头使用2层MLP，原型向量为128维；
5. 不执行网络参数的预训练；
6. SGD优化器，学习率为0.01、动量0.9，以及批次64；
7. 嵌入队列的大小为8192；
8. 为平滑训练过程，设置warm-up轮次。在warm-up之后，更新伪标签及分配真实负标签。

3.4 CIFAR-MIL实验结果

3.5 真实数据集实验结果