当前位置：首页 > news >正文

Medical Image Nnalysis发表对抗多实例学习框架，基于病理切片进行生存分析

news 来源：原创 2025/6/19 10:32:54

小罗碎碎念

在医学AI领域，全切片图像（WSI）的生存分析对疾病预后评估至关重要。

现有基于WSI的生存分析方法存在局限性，经典生存分析规则使模型只能给出事件发生时间的点估计，缺乏预测稳健性和可解释性；且全监督学习方式依赖大量标记数据，而当前WSI数据集规模小，影响模型泛化能力。

针对这些问题，今天和大家分享的这篇论文，提出了对抗多实例学习（AdvMIL）框架。

该框架基于对抗时间到事件建模，融合了WSI表示学习所需的多实例学习。生成器采用通用MIL编码器和MLP层，可提取全局特征并生成时间到事件估计；判别器使用区域级实例投影（RLIP）融合网络，能有效处理大规模矩阵和标量值的融合。通过cGAN损失和监督损失优化网络，并提出k折半监督训练策略，充分利用无标记数据。

实验结果显示，AdvMIL在多个方面表现出色。它能以较低计算成本提升主流WSI生存分析方法的性能，帮助模型更有效地利用无标记数据进行半监督学习。

同时，AdvMIL还增强了模型对补丁遮挡和图像噪声的鲁棒性。这一框架为医学AI中基于WSI的生存分析研究提供了新方向，有望推动该领域进一步发展。

交流群

欢迎大家加入【医学AI】交流群，本群设立的初衷是提供交流平台，方便大家后续课题合作。

目前小罗全平台关注量61,000+，交流群总成员1400+，大部分来自国内外顶尖院校/医院，期待您的加入！！

由于近期入群推销人员较多，已开启入群验证，扫码添加我的联系方式，备注姓名-单位-科室/专业，即可邀您入群。

知识星球

对推文中的内容感兴趣，想深入探讨？在处理项目时遇到了问题，无人商量？加入小罗的知识星球，寻找科研道路上的伙伴吧！

一、文献概述

“AdvMIL: Adversarial multiple instance learning for the survival analysis on whole-slide images”提出了一种新的对抗多实例学习框架AdvMIL，用于基于全切片图像（WSI）的生存分析，能有效提升模型性能、利用无标记数据，并增强模型鲁棒性。

作者类型	姓名	单位
第一作者	Pei Liu	电子科技大学计算机科学与工程学院
通讯作者	Luping Ji	电子科技大学计算机科学与工程学院

1-1：研究背景

WSI生存分析对疾病预后评估意义重大，但现有方法受经典生存分析规则和全监督学习限制，只能给出事件发生时间点估计，且在小数据环境下训练。

生成对抗网络（GAN）可解决这些问题，本研究将GAN与多实例学习（MIL）结合，提出AdvMIL框架。

1-2：方法

框架设计

通过生成器中的MIL编码器和判别器中的区域级实例投影（RLIP）融合网络，将对抗时间到事件建模推广到MIL。

生成器利用MIL编码器提取全局特征，结合噪声生成时间到事件估计；判别器通过RLIP融合网络区分真实和虚假样本对。

网络训练

使用cGAN损失和监督损失优化网络。监督损失考虑了删失和未删失患者，使模型能通过隐式采样估计时间到事件分布。

k折半监督学习

提出k折半监督训练策略，将无标记数据分成k折，在不同训练轮次中依次使用不同折与标记数据训练，减少无标记数据主导训练的问题。

1-3：实验

设置

使用NLST、BRCA和LGG三个公开数据集，选择ABMIL、DeepAttnMISL、PatchGCN和ESAT作为基线模型。

详细设置了数据处理、模型参数、训练超参数和评估指标。

结果

AdvMIL能提升主流MIL网络性能，ESAT + AdvMIL在三个数据集上综合性能最佳。

AdvMIL计算开销小，在半监督学习中对训练时使用的无标记数据预测效果好，k折策略在标记数据较少时效果更好。

RLIP策略有效，均匀分布噪声性能更优。AdvMIL - 基于模型对补丁遮挡和图像噪声更鲁棒。案例分析表明AdvMIL能提供分布估计，更接近真实值。

1-4：讨论与结论

AdvMIL为计算病理学中的生存分析带来新方法，但存在无法定量评估分布估计覆盖度、实验采样次数有限和数据集类型有限等局限。

总体而言，AdvMIL能提升模型性能，辅助时间到事件分布估计和半监督学习，增强模型鲁棒性。

二、重点关注

2-1：嵌入级多实例学习（MIL）范式

这张图展示了用于全切片图像（WSI）表示学习的嵌入级多实例学习（MIL）范式。

关联构建（Correlation building）

以簇（Cluster）、图（Graph）、序列（Sequence ）三种结构来构建WSI图像块（WSI patches）之间的相关性。

比如簇结构将图像块分组关联；图结构用节点和边表示图像块关系；序列结构按顺序排列图像块建立关联。

嵌入学习（Embedding learning）

利用全卷积网络（FCN）、图卷积网络（GCN）或Transformer等网络，基于前面构建的相关性，对图像块进行嵌入学习，得到图像块级（Patch - level）的特征表示。

聚合（Aggregating）

通过池化（pooling）操作，将图像块级特征聚合成全切片图像级（WSI - level）的特征表示。

这种范式旨在借助不同结构构建图像块相关性，再经特定网络学习和聚合操作，实现从图像块特征到全切片图像整体特征的有效学习，为后续基于WSI的分析任务（如疾病诊断、预后分析等）提供有力的特征表示基础。

2-2：模型对比

这张图从模型输出和输入两方面，对比了现有全切片图像（WSI)生存分析模型与AdvMIL ：

（a）模型输出

现有模型：局限于事件发生时间的点估计（用 $\hat{y}$ 表示）。如针对结局为死亡（death ，红框）和删失（censored ，蓝框）的WSI图像，只能给出单一估计值。
AdvMIL：能提供事件发生时间分布的估计（用 $\{\hat{y}\}$ 表示），相比点估计更稳健、可解释。

（b）模型输入

展示了常用WSI生存分析数据集的规模，包括NLST、BRCA、LGG等。

蓝色柱代表患者数量（# Patients），橙色柱代表切片数量（# Slides）。可见这些数据集规模通常较小，患者数约500 ，切片数约1000 。

这反映出该领域数据规模小的现状，也凸显了AdvMIL在小数据环境下提升模型性能的研究意义。

2-3：AdvMIL的总体框架

包构建（Bag Construction）

将千兆像素级的全切片图像（Gigapixel WSI）通过从大到小的切片方式（big - to - small patching），转化为单个图像块（Patches）以及带有区域划分的图像块（Patches with region partition）。

条件生成器（Conditional generator）

以通用的多实例学习编码器（MIL encoder）作为骨干。

将图像块输入MIL编码器，结合从特定分布的高维向量获取的噪声（Noise），再经多层感知机（MLP）处理，输出事件时间的估计值 $\hat{t}$ 。

判别器（Discriminator）

采用区域级实例投影（RLIP）融合网络。

真实的事件时间 $t$ 和生成器输出的估计时间 $\hat{t}$ 都可作为输入。判别器判断输入是真实数据（标记为√ ）还是生成的虚假数据（标记为× ）。

损失函数

监督损失（Supervision loss， $\mathcal{L}_{sl}$ ）：用于优化条件生成器，使生成的时间估计更接近真实值。
条件生成对抗网络损失（cGAN loss， $\mathcal{L}_{cgan}$ ）：在生成器和判别器之间对抗博弈，提升生成器生成数据的真实性和判别器的判别能力。

图中还通过箭头标识了前向推理（forward inference）、反向传播（back propagation）路径，以及可选路径（optional path），清晰呈现了AdvMIL的运行机制。

三、AdvMIL 复现流程概述

3-1：研究背景与贡献

AdvMIL 是一种基于对抗性多示例学习（MIL）的框架，专门用于处理千兆像素级别的全切片图像（WSI）的生存分析。其核心创新在于：

对抗性时间事件建模：通过生成器和判别器的对抗训练，直接估计WSI的生存时间分布。
灵活性与兼容性：可结合现有MIL网络（如ABMIL、PatchGCN等）提升预测性能。
半监督学习能力：有效利用未标注的WSI数据。
鲁棒性增强：对图像遮挡、模糊和颜色变化具有较强鲁棒性。

3-2：环境配置与数据准备

软件

Python ≥ 3.6, PyTorch ≥ 1.9.0, CUDA ≥ 11.1
依赖库：wandb, numpy, pandas

工具准备

安装CLAM工具包用于WSI预处理。

3-3：Level 2分块（16倍下采样）

# 在CLAM目录下运行
python create_patches_fp.py \--source DATA_DIRECTORY \--save_dir /data/nlst/processed/tiles-l2-s256 \--patch_level 2 --patch_size 256 --seg --patch --stitch

作用：在低分辨率层级（level 2）检测组织区域，保存区块坐标。

输出：/data/nlst/processed/tiles-l2-s256 包含每个WSI的区块坐标和分割掩码。

3-4：Level 1分块（4倍下采样）

# 在AdvMIL的tools目录下运行
python3 big_to_small_patching.py \/data/nlst/processed/tiles-l2-s256 \/data/nlst/processed/tiles-l1-s256

作用：根据level 2的坐标生成更高分辨率（level 1）的区块坐标。

原理：通过坐标映射，将低分辨率区块转换为高分辨率对应区域。

3-5：特征提取

# 在CLAM目录下运行
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python extract_features_fp.py \--data_h5_dir /data/nlst/processed/tiles-l1-s256 \--data_slide_dir DATA_DIRECTORY \--csv_path /data/nlst/processed/tiles-l1-s256/process_list_autogen.csv \--feat_dir /data/nlst/processed/feat-l1-RN50-B \--batch_size 512 --slide_ext .svs

作用：使用ResNet-50提取每个区块的特征。

输出：/data/nlst/processed/feat-l1-RN50-B 包含每个WSI的.pt特征文件。

3-6：数据目录结构验证

确保生成以下目录结构：

/data/nlst/processed/
├── feat-l1-RN50-B/       # 特征文件
│   └── pt_files/
│       ├── 10015.pt
│       └── ...
├── tiles-l1-s256/        # Level 1区块坐标
│   ├── patches/
│   │   ├── 10015.h5
│   │   └── ...
│   └── process_list_autogen.csv
└── tiles-l2-s256/        # Level 2区块坐标（中间结果）

3-7：网络训练与测试

配置文件设置

编辑config/cfg_nlst.yaml，关键参数说明：

save_path: "/results/nlst"     # 结果保存路径
wandb_prj: "AdvMIL-NLST"       # Weights & Biases项目名
bcb_mode: "patch"              # 骨干网络（可选：patch, graph, cluster, abmil）
disc_prj_iprd: "instance"      # 融合方式（instance=RLIP, bag=常规融合）
semi_training: False           # 是否启用半监督学习
test: False                    # 是否为测试模式
test_load_path: "/pretrained/model.pt"  # 测试模式下的模型路径

模式1：常规训练/验证/测试

# 多折交叉验证
python3 main.py \--config config/cfg_nlst.yaml \--handler adv \--multi_run

输出：在save_path下生成模型文件、预测结果和评估指标。

模式2：测试模式

修改配置文件：

test: True
test_load_path: "/path/to/pretrained_model.pt"

运行命令：

python3 main.py --config config/cfg_nlst.yaml --handler adv

模式3：半监督训练