Graph convolutional neural networks have shown significant potential in natural and histopathology images. However, their use has only been studied in a single magnification or multi-magnification with late fusion. In order to leverage the multi-magnification information and early fusion with graph convolutional networks, we handle different embedding spaces at each magnification by introducing the Multi-Scale Relational Graph Convolutional Network (MS-RGCN) as a multiple instance learning method. We model histopathology image patches and their relation with neighboring patches and patches at other scales (i.e., magnifications) as a graph. To pass the information between different magnification embedding spaces, we define separate message-passing neural networks based on the node and edge type. We experiment on prostate cancer histopathology images to predict the grade groups based on the extracted features from patches. We also compare our MS-RGCN with multiple state-of-the-art methods with evaluations on both source and held-out datasets. Our method outperforms the state-of-the-art on both datasets and especially on the classification of grade groups 2 and 3, which are significant for clinical decisions for patient management. Through an ablation study, we test and show the value of the pertinent design features of the MS-RGCN.


翻译:在自然和病理图象和病理学图象中,图层变形神经网络显示出巨大的潜力。然而,只是用一个放大或多放大的图象来研究它们的使用。为了利用多放大信息和与图形变形网络的早期融合,我们在每个放大网中处理不同的嵌入空间,方法是采用多星形变形图象网络(MS-RGCN)作为多重实例学习方法。我们模拟其与其它规模(即放大)的相邻补和补形体(即放大)的关系,作为图表。为了在不同放大嵌化嵌入空间之间传递信息,我们根据节点和边缘类型定义单独的电文传入神经网络。我们实验了根据从补形图中提取的特征预测等级组。我们还比较了我们的MS-RGCN与多种状态的图象图象图象补丁及其与其他源和持有数据集(即放大仪)的关系。我们的方法超越了不同放大镜像嵌嵌入空间阵列的状态-透视图象网络网络。我们用来在2级和实验性设计图象学特性上展示一个重要的诊断性模型的分类,我们用来显示重要的诊断性决定的数值。

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